10 Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Không Kiểm Duyệt Bạn Có Thể Thử Ngay Bây Giờ

Giới thiệu về LLM không bị kiểm duyệt

Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) đã trở thành một yếu tố cơ bản của trí tuệ nhân tạo hiện đại, cho phép máy hiểu và tạo ra văn bản giống như con người. Mặc dù nhiều LLM đi kèm với bộ lọc nội dung tích hợp để ngăn chặn việc tạo ra nội dung gây hại hoặc không phù hợp, thì sự quan tâm đến các LLM không bị kiểm duyệt đang ngày càng gia tăng. Những mô hình này hoạt động mà không có sự hạn chế như vậy, cung cấp tính linh hoạt và sự tuân thủ lớn hơn nhưng cũng đặt ra những thách thức đạo đức đáng kể. Bài viết này khám phá năm LLM không bị kiểm duyệt hàng đầu hiện có, với cái nhìn chi tiết về mô hình Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b và cách để chạy nó bằng Ollama.

Tính năng chính của Dolphin Llama 3 70B:

• Mạnh mẽ và linh hoạt hơn mô hình Llama-3.1-8B-Instruct đã bị bẻ khóa
• Trải nghiệm LLM không bị kiểm duyệt
• Có sẵn trên Anakin.AI! Chỉ cần truy cập https://app.anakin.ai/, nhấn vào tùy chọn "Chats" ở bảng bên trái.

Và chọn tùy chọn Dolphin Llama 3.1 8B Instruct để có những cuộc trò chuyện không bị hạn chế với LLM trực tuyến!

1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B: LLM không kiểm duyệt tốt nhất tổng thể

Mô hình Llama 3 đã được chứng minh là đáng tin cậy và sản xuất ra những đầu ra tuyệt vời thách thức OpenAI. Vậy tại sao không sử dụng phiên bản không bị kiểm duyệt của Llama 3?

Một mô hình lớn không bị kiểm duyệt tận dụng kiến trúc Llama 3. Các điểm nổi bật bao gồm:

• 70 tỷ tham số cho hiệu suất cao trên nhiều loại nhiệm vụ, cho phép khả năng suy luận và tạo ra phức tạp
• Chiều dài ngữ cảnh mở rộng để xử lý các đầu vào dài hơn và duy trì sự liền mạch, phù hợp cho các nhiệm vụ yêu cầu phân tích tài liệu rộng lớn
• Các khả năng suy luận và kiến thức được cải thiện so với các mô hình nhỏ hơn, có thể đạt được hiệu suất ngang bằng con người trong một số lĩnh vực nhất định
• Được huấn luyện bằng cách tinh chỉnh toàn bộ trọng số với độ dài chuỗi 4K, cho phép xử lý hiệu quả các chuỗi văn bản dài hơn
• Kết hợp các khả năng ban đầu và hỗ trợ gọi hàm cho các đầu ra có cấu trúc hơn, nâng cao khả năng hoàn thành nhiệm vụ và tích hợp với các hệ thống khác
• Loại bỏ một số tập dữ liệu được sử dụng trong các phiên bản trước để giải quyết các vấn đề hành vi và sự phụ thuộc quá mức vào các thông báo hệ thống, có khả năng cải thiện độ tin cậy và giảm thiểu hành vi không mong muốn
• Cấp phép theo THOẢ THUẬN CỘNG ĐỒNG META LLAMA 3, cho phép sử dụng thương mại theo các điều khoản được chỉ định, cung cấp cơ hội cho doanh nghiệp trong khi vẫn giữ một số hạn chế nhất định
• Đặc tính không bị kiểm duyệt yêu cầu triển khai cẩn thận các hướng dẫn đạo đức và chiến lược kiểm soát nội dung trong các ứng dụng thực tế

2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: Một LLM không bị kiểm duyệt cổ điển

Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b, được tạo ra bởi Eric Hartford, là một LLM không bị kiểm duyệt hàng đầu nổi tiếng với khả năng lập trình mạnh mẽ và sự tuân thủ cao. Mô hình này dựa trên kiến trúc Mixtral hỗn hợp các chuyên gia, kết hợp nhiều mô hình AI chuyên biệt thành một hệ thống mạnh mẽ duy nhất. Nó đã được tinh chỉnh với các tập dữ liệu bổ sung như Synthia, OpenHermes và PureDove, làm cho nó trở nên rất linh hoạt.

Tính năng chính của Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b

• Thiết kế không bị kiểm duyệt: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b được thiết kế để hoạt động mà không có bộ lọc nội dung, cho phép nó tạo ra các phản hồi mà không bị hạn chế. Điều này giúp nó rất tuân thủ và có khả năng sản xuất nhiều đầu ra, bao gồm những đầu ra có thể được coi là không đạo đức hoặc không phù hợp.
• Hiệu suất cao: Mô hình xuất sắc trong các nhiệm vụ lập trình, nhờ vào việc được đào tạo trên các tập dữ liệu lập trình rộng lớn. Nó có thể tạo ra mã chất lượng cao và cung cấp các giải thích chi tiết, làm cho nó trở thành một công cụ quý giá cho các lập trình viên.
• Định lượng linh hoạt: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b có sẵn ở nhiều định dạng định lượng, bao gồm GGUF và AWQ, cân bằng giữa kích thước mô hình và hiệu suất. Tính linh hoạt này cho phép người dùng chọn cấu hình tốt nhất cho phần cứng và nhu cầu ứng dụng của họ.

Anakin AI là nền tảng AI tất cả trong một hỗ trợ BẤT KỲ mô hình AI nào có sẵn. Bạn có thể dễ dàng tích hợp API của mình để tạo ứng dụng AI tùy chỉnh một cách dễ dàng!

Chạy Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b với Ollama

Ollama là một nền tảng cung cấp quyền truy cập liền mạch vào các mô hình AI tiên tiến, bao gồm Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b. Dưới đây là cách bạn có thể chạy mô hình này bằng Ollama:

1. Đăng ký: Tạo một tài khoản trên nền tảng Ollama.
2. Truy cập mô hình: Điều hướng đến thư viện mô hình và chọn Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b.
3. Cấu hình môi trường của bạn: Cấu hình cài đặt mô hình theo yêu cầu của bạn. Bạn có thể chọn định dạng định lượng và điều chỉnh các tham số như nhiệt độ và giới hạn token.
4. Giao tiếp với mô hình: Sử dụng giao diện của nền tảng để nhập các lệnh và nhận phản hồi từ mô hình. Ollama hỗ trợ nhiều chế độ giao tiếp khác nhau, bao gồm các cuộc trò chuyện theo phong cách chat và các truy vấn có cấu trúc.

Ví dụ về lệnh để chạy mô hình:

ollama run dolphin-mixtral "chọn một bài toán leetcode khó, giải quyết nó bằng Kotlin"

Lệnh này sẽ yêu cầu mô hình giải quyết một bài toán được chỉ định bằng Kotlin, thể hiện khả năng lập trình của nó.

3. Dolphin Vision 72B: Một LLM tầm nhìn không bị kiểm duyệt

Có, Dolphin có thể nhìn thấy bây giờ!

Mô hình không bị kiểm duyệt đa phương tiện tiên tiến này có thể phân tích hình ảnh và tạo ra phản hồi văn bản mà không có hạn chế nội dung. Các tính năng chính bao gồm:

• Kiến trúc 72 tỷ tham số cho ngôn ngữ và xử lý tầm nhìn hiệu suất cao, cho phép suy luận phức tạp và đầu ra chi tiết
• Khả năng suy luận và mô tả hình ảnh mà các mô hình khác có thể từ chối hoặc từ chối phân tích, làm cho nó phù hợp cho nhiều loại nội dung hình ảnh khác nhau
• Các khả năng đa phương tiện kết hợp liền mạch giữa hiểu biết tầm nhìn và ngôn ngữ, cho phép tương tác phong phú giữa đầu vào văn bản và hình ảnh
• Được xây dựng trên kiến trúc BunnyQwen, được tối ưu hóa cho việc xử lý hiệu quả dữ liệu hình ảnh và văn bản trong một mô hình duy nhất
• Cần có tài nguyên tính toán đáng kể, với 147GB VRAM cần thiết cho triển khai, giới hạn việc sử dụng nó cho các thiết lập phần cứng cao cấp
• Chiều dài ngữ cảnh 131.072 token ấn tượng cho việc xử lý các lời nhắc dài và tạo ra phản hồi chi tiết, cho phép phân tích các tài liệu hoặc cuộc trò chuyện dài
• Sử dụng Qwen2Tokenizer với kích thước từ vựng là 152.064 cho đại diện văn bản tinh tế, cho phép xử lý chính xác các ngôn ngữ khác nhau và thuật ngữ chuyên ngành
• Được thiết kế để không bị kiểm duyệt, cho phép các đầu ra không bị hạn chế mà có thể yêu cầu xem xét cẩn thận trong các kịch bản triển khai.

4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: LLM không bị kiểm duyệt tốt nhất địa phương, hiện tại

Mistral-nemo-12B đã được xác minh là một trong những LLM địa phương tốt nhất chạy trên một chiếc Laptop hiện đại. Nếu bạn cần một trợ lý LLM chạy cục bộ, mô hình không bị kiểm duyệt này là lựa chọn tốt nhất cho bạn.

Đây là mô hình 12 tỷ tham số không bị kiểm duyệt dựa trên kiến trúc Nemo của Mistral AI. Những khía cạnh đáng chú ý:

• Sử dụng định dạng lệnh ChatML cho các tương tác có cấu trúc, cho phép phân tách rõ ràng giữa các hướng dẫn hệ thống, đầu vào người dùng và phản hồi mô hình
• Cửa sổ ngữ cảnh 128K cho phép phân tích các tài liệu hoặc cuộc trò chuyện dài, phù hợp cho các nhiệm vụ yêu cầu trí nhớ dài hạn và tính liên kết
• Được thiết kế cho việc tuân theo hướng dẫn, giao tiếp, lập trình và các khả năng ban đầu, làm cho nó linh hoạt cho nhiều ứng dụng khác nhau
• Được đào tạo trên một tập dữ liệu đa dạng bao gồm nội dung đa ngôn ngữ và ví dụ lập trình, nâng cao khả năng xử lý nhiều loại nhiệm vụ và ngôn ngữ
• Thực hiện các khả năng gọi hàm cho các đầu ra có cấu trúc hơn, cho phép tích hợp với các công cụ và API bên ngoài
• Tối ưu hóa cho việc triển khai trên phần cứng tiêu dùng trong khi vẫn duy trì hiệu suất mạnh mẽ, cân bằng giữa tính khả dụng và khả năng
• Cấp phép theo Apache 2.0, cho phép sử dụng thương mại với sự công nhận đúng cách, cung cấp sự linh hoạt cho các nhà phát triển và doanh nghiệp
• Tính không bị kiểm duyệt yêu cầu xem xét cẩn thận về các hệ quả đạo đức và việc triển khai các biện pháp bảo vệ tiềm năng trong môi trường sản xuất

5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: Viên ngọc tuyệt vời của LLM không bị kiểm duyệt

Chỉ cần chạy nó ngay bây giờ bằng ollama. Thử nghiệm, thật tuyệt:

ollama run dolphin-llama3

Mô hình không bị kiểm duyệt này có 8 tỷ tham số dựa trên kiến trúc Llama 3. Các thuộc tính chính:

• Tối ưu hóa cho hiệu quả và hiệu suất trên phần cứng tiêu dùng, làm cho nó dễ tiếp cận cho một phạm vi người dùng và ứng dụng rộng hơn
• Duy trì nhiều khả năng của các mô hình lớn hơn trong một gói 8B tham số nhỏ gọn hơn, cung cấp sự cân bằng tốt giữa hiệu suất và yêu cầu tài nguyên
• Có sẵn trong các phiên bản với cả cửa sổ ngữ cảnh 32K và 256K, cung cấp tính linh hoạt cho các trường hợp sử dụng khác nhau và hạn chế về bộ nhớ
• Phù hợp cho việc triển khai trên các hệ thống với tài nguyên hạn chế, chỉ cần 4.7GB bộ nhớ lưu trữ, cho phép sử dụng trên laptop và máy chủ nhỏ hơn
• Đã được đào tạo trên một tập dữ liệu đa dạng để xử lý nhiều loại nhiệm vụ, bao gồm lập trình và phân tích, nâng cao tính linh hoạt của nó
• Được thiết kế để tuân thủ cao các yêu cầu của người dùng, yêu cầu sự sử dụng cẩn thận và các biện pháp tiềm năng để ngăn chặn việc sử dụng sai hoặc tạo ra nội dung gây hại
• Phù hợp với các công cụ triển khai phổ biến như Ollama để tích hợp dễ dàng vào các dự án, đơn giản hóa quy trình phát triển
• Tính không bị kiểm duyệt cho phép các đầu ra không bị hạn chế, điều này có thể cần đến việc lọc nội dung bổ sung hoặc hướng dẫn người dùng trong các ứng dụng thực tế

6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF

Mô hình không bị kiểm duyệt này kết hợp kiến trúc Yi với những tối ưu hóa. Các tính năng chính:

• 34 tỷ tham số, tạo ra sự cân bằng giữa kích thước mô hình và hiệu suất, phù hợp cho những người dùng yêu cầu khả năng mạnh mẽ mà không yêu cầu tài nguyên như các mô hình lớn hơn
• Cửa sổ ngữ cảnh 32k để xử lý các tài liệu và cuộc trò chuyện dài hơn, cho phép phân tích các văn bản rộng lớn trong khi duy trì tính liên kết
• Định dạng GGUF cho việc triển khai hiệu quả và giảm dung lượng bộ nhớ, tối ưu hóa hiệu suất trên nhiều cấu hình phần cứng khác nhau
• Được tối ưu hóa để sử dụng với các khung phân phối mã nguồn mở phổ biến, tạo điều kiện cho việc tích hợp vào các đường ống và dự án AI hiện có
• Được thiết kế để duy trì hiệu suất cao trong khi dễ tiếp cận hơn so với các mô hình lớn hơn, có thể phù hợp cho việc triển khai trên phần cứng tiêu dùng cao cấp hoặc các phiên bản đám mây
• Phù hợp cho nhiều ứng dụng bao gồm tạo văn bản, phân tích và nhiệm vụ lập trình, cung cấp tính linh hoạt cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu
• Cần xem xét cẩn thận các hệ quả đạo đức do tính không bị kiểm duyệt của nó, yêu cầu thực hiện cẩn thận các chính sách sử dụng và các cơ chế lọc nội dung tiềm năng
• Có thể cung cấp một giải pháp tốt giữa khả năng của các mô hình lớn hơn và hiệu quả tài nguyên của các mô hình nhỏ hơn, khiến nó hấp dẫn cho các tổ chức có tài nguyên tính toán vừa phải

6. GPT-4-x-Vicuna

GPT-4-x-Vicuna là một biến thể không bị kiểm duyệt của mô hình GPT-4 phổ biến, đã được tinh chỉnh để loại bỏ bộ lọc nội dung. Mô hình này nổi tiếng với hiệu suất cao trong việc tạo ra văn bản giống như con người và khả năng xử lý các truy vấn phức tạp mà không có hạn chế.

Tính năng chính

• Tuân thủ cao: Mô hình được thiết kế để tuân thủ bất kỳ yêu cầu nào, làm cho nó rất linh hoạt.
• Hiểu ngôn ngữ nâng cao: Nó xuất sắc trong việc hiểu và tạo ra văn bản phức tạp, làm cho nó phù hợp cho nhiều ứng dụng khác nhau.

7. Nous-Hermes-Llama2

Nous-Hermes-Llama2 là một LLM không bị kiểm duyệt khác đã trở nên phổ biến nhờ vào hiệu suất mạnh mẽ và tính linh hoạt của nó. Nó dựa trên kiến trúc Llama2 và đã được tinh chỉnh để hoạt động mà không có bộ lọc nội dung.

Tính năng chính

• Hiệu suất mạnh mẽ: Mô hình hoạt động tốt trên nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ viết sáng tạo đến tài liệu kỹ thuật.
• Triển khai linh hoạt: Nó có thể được triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau, làm cho nó dễ tiếp cận cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

8. Mythomax

Mythomax là một LLM không bị kiểm duyệt nổi tiếng với khả năng sáng tạo. Nó đặc biệt phổ biến trong số những người dùng cần một mô hình có thể tạo ra nội dung tưởng tượng và không hạn chế.

Tính năng chính

• Đầu ra Sáng tạo: Mô hình xuất sắc trong việc tạo ra văn bản sáng tạo và tưởng tượng, làm cho nó lý tưởng cho các nhà văn và nhà sản xuất nội dung.
• Độ linh hoạt cao: Nó có thể xử lý nhiều loại lệnh mà không bị hạn chế, cung cấp cho người dùng một công cụ linh hoạt cho nhiều ứng dụng khác nhau.

9. Airoboros-30B

Airoboros-30B là một LLM không bị kiểm duyệt mạnh mẽ cung cấp hiệu suất cao và sự tuân thủ. Nó được thiết kế để xử lý các truy vấn phức tạp và tạo ra phản hồi chi tiết mà không cần bộ lọc nội dung.

Tính năng chính

• Hiệu suất cao: Mô hình có khả năng xử lý các truy vấn phức tạp và tạo ra phản hồi chi tiết.
• Phạm vi ứng dụng rộng: Nó phù hợp cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ tài liệu kỹ thuật đến viết sáng tạo.

Các LLM không bị kiểm duyệt có thực sự hoạt động không?

Trong khi các LLM không bị kiểm duyệt mang lại nhiều lợi thế đáng kể, chúng cũng đặt ra những thách thức đạo đức lớn. Việc thiếu kiểm duyệt nội dung có nghĩa là những mô hình này có thể tạo ra nội dung gây hại, thiên kiến hoặc không phù hợp, điều này có thể có những hậu quả pháp lý và danh tiếng nghiêm trọng.

Các LLM không bị kiểm duyệt là không bị kiểm duyệt, nhưng có thể không hoàn toàn "miễn phí"

• Thiên kiến và công bằng: Không có bộ lọc nội dung, không cần thiết các LLM sẽ cung cấp cho bạn sự thật 100%. Các mô hình không bị kiểm duyệt có thể kéo dài và khuếch đại những thiên kiến có sẵn trong dữ liệu đào tạo. Điều này có thể dẫn đến những đầu ra không công bằng và phân biệt.
• Bạn vẫn cần cung cấp lệnh cho LLM, đúng cách: Cung cấp hướng dẫn rõ ràng và ví dụ về việc sử dụng có trách nhiệm có thể giúp người dùng tương tác với mô hình một cách đạo đức. Khuyến khích người dùng tránh các lệnh xấu và sử dụng mô hình cho các mục đích xây dựng là điều cần thiết.
• Tinh chỉnh và hướng dẫn có thể cải thiện các LLM không bị kiểm duyệt: Tinh chỉnh mô hình với các tập dữ liệu bổ sung và áp dụng các kỹ thuật hướng dẫn trong thời gian thử nghiệm có thể nâng cao sự tuân thủ của nó đối với các hướng dẫn đạo đức. Những chiến lược này có thể giúp cải thiện độ tin cậy và an toàn của mô hình.

Kết luận

Các LLM không bị kiểm duyệt như Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b đại diện cho một bước tiến lớn trong công nghệ AI, cung cấp khả năng mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng khác nhau. Tuy nhiên, tiềm năng của chúng để tạo ra nội dung gây hại yêu cầu phải có sự xem xét cẩn thận và sử dụng có trách nhiệm. Các nền tảng như Ollama cung cấp một giao diện quý giá để tương tác với những mô hình này, nhưng người dùng phải giữ sự cảnh giác và áp dụng các chiến lược giảm thiểu thích hợp để đảm bảo việc triển khai đạo đức và an toàn. Khi lĩnh vực AI tiếp tục phát triển, việc cân bằng giữa lợi ích của các LLM không bị kiểm duyệt với nhu cầu về các biện pháp bảo vệ đạo đức sẽ là rất quan trọng trong việc khai thác hết tiềm năng của chúng.