今試せるトップ10のアンセンシュアードLLM

無制限のLLMの紹介

大規模言語モデル（LLM）は、現代の人工知能の礎となり、機械が人間のようなテキストを理解し生成することを可能にしています。多くのLLMには、有害または不適切なコンテンツの生成を防ぐためのコンテンツフィルタが組み込まれていますが、無制限のLLMへの関心が高まっています。これらのモデルは、そのような制限なしで運用され、より大きな柔軟性とコンプライアンスを提供しますが、同時に重要な倫理的課題を提起します。この記事では、今日利用可能な無制限のLLMを5つ詳しく探り、Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bモデルとその実行方法についてOllamaを使用して解説します。

Dolphin Llama 3 70Bの主な特徴:

• 脱獄されたLlama-3.1-8B-Instructモデルよりも強力で柔軟
• 無制限のLLM体験
• Anakin.AIで利用可能！https://app.anakin.ai/にアクセスし、左側のパネルで「チャット」オプションをクリックしてください。

そして、Dolphin Llama 3.1 8B Instructオプションを選択して、オンラインで無制限のチャットをお楽しみください！

1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B: 最優秀の無制限LLM

Llama 3モデルは、信頼性が高く、素晴らしい成果を生み出すことが証明されており、OpenAIに挑んでいます。それなら、無制限のLlama 3を使用しない理由はありません。

無制限なモデルで、Llama 3アーキテクチャを活用しています。主なハイライト:

• 70億のパラメータで、高いパフォーマンスを持ち、複雑な推論と生成能力を実現
• 長い入力を処理し、一貫性を維持するための拡張されたコンテキスト長があり、大規模な文書の分析を必要とするタスクに適している
• 小型モデルに比べて推論能力と知識の向上があり、特定のドメインにおいて人間レベルのパフォーマンスに近づく可能性がある
• 4Kシーケンス長で完全な重みのファインチューニングを使用してトレーニングされ、長いテキストシーケンスの効率的な処理を可能にする
• 初期のエージェント能力を組み込んでおり、より構造化された出力のための関数呼び出しをサポートし、タスクの完了や他のシステムとの統合の可能性を高めている
• 以前のバージョンで使用されていた特定のデータセットを削除し、行動上の問題やシステムプロンプトへの過度の依存を解決し、その信頼性を改善し、望ましくない振る舞いを減少させる
• 特定の条件に基づく商業利用を許可するMETA LLAMA 3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENTの下でライセンスされており、ビジネス機会を提供しつつ、いくつかの制限を維持する
• 無制限の性質は、実際のアプリケーションにおいて倫理ガイドラインやコンテンツモデレーション戦略の慎重な実施を必要とする

2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: 無制限LLMの古典

エリック・ハートフォードによって作成されたDolphin 2.7 Mixtral 8x7bは、強力なコーディング能力と高いコンプライアンスで知られる無制限のLLMです。このモデルは、複数の専門AIモデルを統合するMixtralエキスパートのアーキテクチャに基づいています。Synthia、OpenHermes、PureDoveなどの追加データセットでファインチューニングされており、高い汎用性を誇ります。

Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bの主な特徴

• 無制限のデザイン: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bは、コンテンツフィルタなしで操作するように設計されており、制限なしに応答を生成できます。これにより、高いコンプライアンスを持ち、倫理的または不適切と見なされる可能性のある幅広い出力を生成可能です。
• 高パフォーマンス: このモデルは、大規模なコーディングデータセットでのトレーニングのおかげで、コーディングタスクに優れています。高品質のコードを生成し、詳細な説明を提供できるため、開発者にとって貴重なツールです。
• 多様な量子化: Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bは、GGUFやAWQなど、複数の量子化形式で利用可能であり、モデルのサイズとパフォーマンスのバランスを取ります。この柔軟性により、ユーザーは自分のハードウェアおよびアプリケーションのニーズに最適な構成を選択できます。

Anakin AIは、利用可能なすべてのAIモデルをサポートするオールインワンプラットフォームです。APIを簡単に統合して、カスタマイズされたAIアプリを簡単に作成できます！

OllamaでDolphin 2.7 Mixtral 8x7bを実行する

Ollamaは、Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bを含む高度なAIモデルへのシームレスなアクセスを提供するプラットフォームです。こちらは、Ollamaを使用してこのモデルを実行する方法です：

1. サインアップ: Ollamaプラットフォームにアカウントを作成します。
2. モデルにアクセス: モデルライブラリに移動して、Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bを選択します。
3. 環境を設定: モデルの設定を要件に応じて構成します。量子化形式を選択し、温度やトークン制限などのパラメータを調整できます。
4. モデルと対話: プラットフォームのインターフェースを使用してプロンプトを入力し、モデルからの応答を受け取ります。Ollamaは、チャットスタイルの会話や構造化されたクエリなど、さまざまな対話モードをサポートしています。

モデルを実行するための例のコマンド：

ollama run dolphin-mixtral "leetcodeの難しい問題を選び、Kotlinで解決する"

このコマンドは、モデルに指定された問題をKotlinで解決するように促し、コーディング能力を披露します。

3. Dolphin Vision 72B: 無制限のビジョンLLM

そうです、Dolphinは今、見ることができます！

この高度なマルチモーダル無制限モデルは、画像を分析し、コンテンツ制限なしでテキスト応答を生成します。主な特徴は次のとおりです：

• 高パフォーマンスの言語とビジョン処理のための72億パラメータアーキテクチャ，複雑な推論と詳細な出力を可能にします。
• 他のモデルが拒否する可能性のある画像を推論し、説明する能力があり、さまざまなビジュアルコンテンツに適しています。
• テキストと画像入力の間で豊かな相互作用を可能にする、視覚と言語の理解をシームレスに組み合わせるマルチモーダル能力。
• 視覚データとテキストデータの効率的な処理のために最適化されたBunnyQwenアーキテクチャに基づいています。
• デプロイには147GBのVRAMが必要であり、ハイエンドハードウェアに制限されます。
• 通例の長文や会話を分析するために131,072トークンのコンテキスト長を持ち、長文書の分析を可能にします。
• さまざまな言語や専門用語に対して正確に処理を行うための152,064の語彙サイズを持つQwen2Tokenizerを使用します。
• 無制限であるように設計されており、実装シナリオで注意が必要な制限のない出力を許可します。

4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: 現在の最高のローカル無制限LLM

Mistral-nemo-12Bは、最新のラップトップで動作する最高のローカルLLMの1つとして確認されています。ローカルで動作するLLMアシスタントが必要な場合、この無制限LLMが最適です。

これは、Mistral AIのNemoアーキテクチャに基づく無制限の120億パラメータモデルです。注目すべき点は：

• 構造化された対話のためのChatMLプロンプト形式を使用し、システムの指示、ユーザーの入力、およびモデルの応答を明確に分離します。
• 長期的な記憶と一貫性が必要なタスクに適した128Kコンテキストウィンドウが長文書や会話の分析を可能にする。
• 指示に従う、会話、コーディング、および初期のエージェント能力を持ち、各種アプリケーションに適応するように設計されています。
• 多言語コンテンツとコーディング例を含む多様なデータセットでトレーニングされ、さまざまなタスクと言語を処理する能力が強化されています。
• 構造化された出力のための関数呼び出し能力を実装し、外部ツールやAPIとの統合を可能にします。
• 消費者グレードのハードウェアでも強いパフォーマンスを維持しながら、ユーザーにアプローチしやすいように最適化されています。
• 適切なクレジットを持つ商業用利用を許可するApache 2.0の下でライセンスされており、開発者と企業に柔軟性を提供します。
• 無制限の性質は、倫理的な影響を慎重に考慮し、製品環境での保護手段の実装を必要とします。

5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: 無制限LLMの驚異的な宝石

今すぐollamaを使用して実行してみてください。試してみてください、それは素晴らしいです：

ollama run dolphin-llama3

この無制限の80億パラメータモデルは、Llama 3アーキテクチャに基づいています。主な属性は：

• 消費者ハードウェアでの効率性とパフォーマンスの最適化により、幅広いユーザーとアプリケーションにアクセス可能にする。
• より大きなモデルの多くの能力を8Bパラメータのコンパクトなパッケージに保ち、高い性能とリソース要求のバランスを提供します。
• 32Kと256Kのコンテキストウィンドウのバージョンが利用可能で、異なる使用ケースとメモリ制限に合わせた柔軟性を提供します。
• 限られたリソースのシステムに適しており、わずか4.7GBのストレージを必要とし、ラップトップや小型サーバーでの使用を可能にします。
• 多様なデータセットでトレーニングされており、コーディングや分析を含むさまざまなタスクへの対応能力が向上しています。
• ユーザーの要求に対して高いコンプライアンスを持つように設計されており、誤用や不適切なコンテンツの生成を防ぐための慎重な使用が必要です。
• 簡単にプロジェクトに統合できるOllamaなどの人気のデプロイツールに対応して、開発プロセスを効率化します。
• 無制限の性質により制限なしの出力が可能ですが、実際のアプリケーションでは追加のコンテンツフィルタリングやユーザーガイドラインが必要です。

6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF

この無制限のモデルは、Yiアーキテクチャと最適化を組み合わせたものです。主な特徴：

• 34億のパラメータで、モデルサイズとパフォーマンスのバランスを取り、大規模モデルのリソース要求が厳しいユーザーに適しています。
• 長文書や会話を処理する32kトークンコンテキストウィンドウがあり、広範なテキストの分析を可能にしつつ一貫性を保ちます。
• 効率的なデプロイメントとメモリフットプリントの削減のためのGGUF形式で、さまざまなハードウェア構成でのパフォーマンスを最適化します。
• 既存のAIパイプラインやプロジェクトへの統合を容易にする、人気のオープンソース推論フレームワークとの相性が良く最適化されています。
• 大規模モデルよりもアクセスしやすく、高パフォーマンスを維持しながら、高級消費者ハードウェアやクラウドインスタンスでのデプロイに適している可能性があります。
• テキスト生成、分析、コーディングタスクを含む多岐にわたるアプリケーションに対応できる幅広さを提供します。
• 無制限の性質による倫理的影響を慎重に考慮する必要があり、使用ポリシーと潜在的なコンテンツフィルタリングメカニズムの実施を検討する必要があります。
• 大規模モデルの機能と小型モデルのリソース効率の間で良好な妥協を提供し、適度な計算リソースを持つ組織にとって魅力的です。

6. GPT-4-x-Vicuna

GPT-4-x-Vicunaは、コンテンツフィルタを取り除くために微調整された人気のGPT-4モデルの無制限バージョンです。このモデルは、人間のようなテキストを生成する高い性能と、制限なしに複雑なクエリを処理する能力で知られています。

主な特徴

• 高コンプライアンス: モデルはどんなリクエストにも応じるように設計されており、非常に多用途です。
• 高度な言語理解: 複雑なテキストの理解と生成に優れ、幅広いアプリケーションに対応します。

7. Nous-Hermes-Llama2

Nous-Hermes-Llama2は、強力な性能と柔軟性で人気を博しているもう1つの無制限LLMです。Llama2アーキテクチャに基づき、コンテンツフィルタなしで運用するように微調整されています。

主な特徴

• 堅牢なパフォーマンス: このモデルは、創造的な執筆から技術文書まで、さまざまなタスクで優れた性能を発揮します。
• 柔軟なデプロイメント: 様々なプラットフォームにデプロイ可能で、多様なユースケースに対応します。

8. Mythomax

Mythomaxは、創造的な能力で知られる無制限のLLMです。特に、想像力豊かで制限のないコンテンツを生成できるモデルを必要とするユーザーの間で人気があります。

主な特徴

• 創造的な出力: このモデルは、創造的で想像力豊かなテキストを生成するのに優れており、作家やコンテンツクリエイターに最適です。
• 高い柔軟性: 制限なしで幅広いプロンプトを処理でき、多様なアプリケーションのための柔軟なツールを提供します。

9. Airoboros-30B

Airoboros-30Bは、強力な無制限のLLMで、高い性能とコンプライアンスを提供します。複雑なクエリを処理し、詳細な応答を生成できるように設計されています。

主な特徴

• 高いパフォーマンス: モデルは複雑なクエリを処理し、詳細な応答を生成する能力があります。
• 幅広いアプリケーション: 技術文書から創造的な執筆まで、さまざまなアプリケーションに対応しています。

無制限LLMは本当に機能しているのか？

無制限のLLMは重要な利点を提供しますが、同時に substantialな倫理的課題も提起します。コンテンツモデレーションの欠如は、これらのモデルが有害で偏った、または不適切なコンテンツを生成することを意味し、法的および評判の深刻な影響を伴う可能性があります。

無制限のLLMは無制限であるが「自由」ではないかもしれない

• 偏見と公正: コンテンツフィルタなしでは、LLMが100％真実を提供する必要はありません。無制限モデルは、トレーニングデータに存在する既存の偏見を持続し、増幅する可能性があります。これにより、不公平で差別的な出力が生じる可能性があります。
• LLMを正しくプロンプトする必要がある: 明確なガイドラインと責任ある使用の例を提示することで、ユーザーがモデルと倫理的に関与するのを助けることができます。悪意のあるプロンプトを避け、建設的な目的のためにモデルを使用することを推奨することが重要です。
• ファインチューニングとステアリングで無制限LLMを改善できる: 追加データセットでモデルをファインチューニングし、テスト時のステアリング技術を使用することで、倫理ガイドラインへの準拠が向上します。これらの戦略は、モデルの信頼性と安全性を向上させるのに役立ちます。

結論

Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bのような無制限のLLMは、幅広いアプリケーションに強力な能力を提供し、AI技術の重要な進歩を示しています。しかし、有害なコンテンツを生成する可能性があるため、注意深い考慮と責任ある使用が必要です。Ollamaのようなプラットフォームは、これらのモデルと対話する貴重なインターフェースを提供しますが、ユーザーは倫理的かつ安全なデプロイを保証するために適切な緩和戦略を採用する必要があります。AI分野が進化し続ける中、無制限のLLMの利点と倫理的な安全策の必要性のバランスを取ることが、その潜在能力を最大限に引き出すために重要となります。