検閲されていないLLMの紹介 大型言語モデル（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ーを内蔵していますが、検閲されていない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に動作し、より大きな柔軟性とコンプライアンスを提供しますが、重要な倫理的課題も伴います。この記事では、今日利用可能な上位5つの検閲されていないLLMを探り、Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bモデルとその使用方法について詳述します。
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Dolphin-Llama-3-70B モデルを提供しています。このモデルは、脱獄されたLlama-3.1-8B-Instructモデルよりも強力で柔軟な代替品です。
Dolphin Llama 3 70Bの主な機能：
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LLMと制限なしのチャットを楽しんでください！
1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B: 検閲されていないLLMの全体的なベスト Llama 3モデルは信頼性が高く、OpenAIに挑戦する素晴らしい出力を生み出すことが証明されています。それなら検閲のないLlama 3を使わない理由はありません。
Llama 3アーキテクチャを活用した大規模な検閲されていないモデルです。主な特徴：
幅広いタスクに対して高性能を提供する70億のパラメータを持ち、複雑な推論と生成能力を実現 より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、広範なドキュメントの分析を必要とするタスクに適している 小型のモデルと比較して改善された推論と知識能力、人間レベルのパフォーマンスに近づく可能性 4Kシーケンス長でフルウェイトのファインチューニングを使用して訓練され、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、タスク完了の可能性と他のシステムとの統合を向上させる 行動問題とシステムプロンプトへの過剰依存を解決するために以前のバージョンで使用された特定のデータセットを削除することで、信頼性を改善し不要な動作を減少させる可能性 商業利用のための特定の条件に基づいて商業使用を許可するMETA LLAMA 3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENTのもとでライセンスされている 検閲しない性質は、実世界のアプリケーションにおける倫理ガイドラインと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: 検閲されていないLLMのクラシック Eric Hartford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先駆的な検閲されていないLLMです。このモデルは、複数の専門AIモデルを1つの強力なシステムに統合するMixtralの専門家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、高い柔軟性を持っています。
Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bの主な機能 検閲なしの設計 : Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bはコンテンツフィルターなしで動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実現し、倫理的または不適切と見なされる可能性のある広範な出力を生成することができます。高性能 : モデルは広範なコーディングデータセットで訓練されているため、コーディングタスクに優れています。高品質なコードを生成し、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、モデルサイズとパフォーマンスのバランスを取るGGUFとAWQなどの複数の量子化フォーマットで利用可能です。この柔軟性により、ユーザーはハードウェアとアプリケーションニーズに応じて最適な構成を選択できます。💡
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Anakin AI, LLMのための統一インターフェース 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。このモデルをOllamaを使って実行する方法は次のとおりです：
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。モデルにアクセス : モデルライブラリに移動し、Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bを選択します。環境を設定 : 要件に応じてモデルの設定を構成します。量子化フォーマットを選択し、温度やトークン制限などのパラメーターを調整できます。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、指定された問題をKotlinで解決するようにモデルに指示します。
3. Dolphin Vision 72B: 検閲されていないビジョンLLM はい、Dolphinは今見えています！
Dolphin Vision 72B この高度なマルチモーダル検閲されていないモデルは、画像を分析し、コンテンツの制限なしにテキスト応答を生成することができます。主な機能は次のとおりです：
高性能な言語とビジョン処理のための72億のパラメータアーキテクチャにより、複雑な推論と詳細な出力を可能にします 他のモデルが抵抗したり分析を拒否する可能性のある画像について推論し説明できる能力があり、幅広い視覚コンテンツに適しています ビジョンと言語の理解をシームレスに統合し、テキストと画像の入力間のリッチなインタラクションを可能にします 視覚データとテキストデータを1つのモデルで効率的に処理するように最適化されたBunnyQwenアーキテクチャに基づいています デプロイメントには147GBのVRAMが必要であり、ハイエンドハードウェアセットアップに制限されます 詳細な応答を生成し、長いドキュメント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ます 152,064の語彙サイズを持つQwen2Tokenizerを使用して多様な言語や専門用語の正確な処理を可能にします 検閲されていないように設計されており、展開シナリオでは慎重な検討が必要な制限なしの出力を可能にします。 4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: 現在のベストローカル検閲されていないLLM Mistral-nemo-12Bは、現代的なラップトップで動作する最高のローカルLLMの一つとして確認されています。ローカルで実行するLLMアシスタントが必要なら、この検閲されていないLLMが最良の選択です。
これはMistral AIのNemoアーキテクチャに基づいた検閲されていない120億パラメータモデルです。注目すべき点：
構造化されたやりとりのためにChatMLプロンプトフォーマットを使用し、システム指示、ユーザー入力、モデル応答の明確な分離を可能にします 長期的な記憶と一貫性を必要とするタスクに適した長い文書や会話の分析を支援する128Kのコンテキストウィンドウ 指示に従った会話、コーディング、初期のエージェント能力を設計されており、さまざまなアプリケーションに対応しています 多言語コンテンツやコーディング例を含む多様なデータセットで訓練され、幅広いタスクと言語への対応能力を向上させています 出力の構造化をサポートし、外部ツールやAPIとの統合を可能にする関数呼び出し機能を実装しています 消費者向けハードウェアでのデプロイメントに最適化されつつ、強い性能を維持し、アクセシビリティと能力のバランスを取っています 適切な帰属により商業利用を可能にするApache 2.0のもとでライセンスされています。 検閲されていない性質は、倫理的含意について慎重に考慮し、製造環境でのセーフガードを適用する必要があります。 5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: 検閲されていないLLMの驚くべき宝石 今すぐollamaを使って実行してください。試してみてください、素晴らしいです：
ollama run dolphin-llama3この検閲されていない8億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：
消費者ハードウェアでの効率と性能の最適化により、より広範囲なユーザーやアプリケーションにアクセス可能にします リソース要求の良好なバランスを提供し、大規模なモデルの能力を維持しながら、よりコンパクトな8Bパラメータパッケージの中で多くの能力を保持します 32Kおよび256Kコンテキストウィンドウを持つバージョンが利用可能で、異なる使用ケースやメモリ制約に対して柔軟性を提供します リソースの限られたシステムへのデプロイに適しており、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訓練され、コーディングや分析などの多くのタスクを扱う能力を高めています ユーザーのリクエスト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、誤用や有害なコンテンツの生成を防ぐための注意深い使用を必要とします プロジェクトに簡単に統合できるように、Ollamaなどの人気のデプロイメントツールと互換性があります。 検閲されていない性質は、実際のアプリケーションでの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を必要とする場合があります。 6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF この検閲されていないモデルは、Yiアーキテクチャと最適化を組み合わせたものです。主な機能：
34億のパラメータを持ち、モデルサイズとパフォーマンスのバランスを取りつつ、大型モデルのリソース要求なしに強力な機能を提供します 32kトークンのコンテキストウィンドウは、長い文書や会話を処理し、一貫性を維持しながら広範なテキストの分析を可能にします 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フォーマット、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ために、人気のオープンソース推論フレームワークとの使用に最適化されています 大型モデルよりもアクセスしやすく、高性能を維持するように設計されており、高級消費者ハードウェアやクラウドインスタンスへのデプロイに適しています テキスト生成、分析、コーディングタスクなどの広範なアプリケーションに適した柔軟性を開発者や研究者に提供します その検閲されていない性質は、倫理的含意についての注意深い検討が必要であり、使用ポリシーやコンテンツフィルタリングメカニズムの導入を検討する必要があります。 大型モデルの能力と小型モデルのリソース効率の間で良い妥協を提供し、中程度の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ーを取り除くようにファインチューニングされた人気のGPT-4モデルの検閲されていないバリエーションです。このモデルは、人間のようなテキスト生成において高い性能を誇り、複雑なクエリを制限なしに処理する能力が知られています。
主な特徴 高いコンプライアンス : このモデルは、どんなリクエストにも応じるように設計されており、高い柔軟性を持っています。高度な言語理解 : 複雑なテキストを理解し生成する能力に優れ、幅広いアプリケーションに適しています。7. Nous-Hermes-Llama2 Nous-Hermes-Llama2は、その堅牢な性能と柔軟性で人気のある別の検閲されていないLLMです。Llama2アーキテクチャに基づいており、コンテンツフィルターなしで動作するようにファインチューニングされています。
主な特徴 堅牢な性能 : モデルは、創造的なライティングから技術的な文書作成まで、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あり、さまざまな使用ケースにアクセスできるようにします。8. Mythomax Mythomaxは、その創造的な能力で知られる検閲されていないLLMです。特に、想像的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に人気があります。
主な特徴 創造的出力 : このモデルは、創造的で想像力に富んだテキストを生成するのに優れており、ライターやコンテンツ制作者に最適です。高い柔軟性 : 様々なプロンプトを制限なく処理でき、ユーザーに幅広いアプリケーションに適したツールを提供します。9. Airoboros-30B Airoboros-30Bは、高性能とコンプライアンスを提供する強力な検閲されていないLLMです。複雑なクエリを処理し、コンテンツフィルターなしで詳細な応答を生成するように設計されています。
主な特徴 高性能 : このモデルは、複雑なクエリを処理し、詳細な応答を生成する能力を持っています。広範囲なアプリケーション : 技術的な文書や創造的なライティングなど、さまざまなアプリケーションに適しています。検閲されていないLLMは本当に機能しているのか？ 検閲されていないLLMは大きな利点を提供しますが、同時に substantialの倫理的課題ももたらします。コンテンツのモデレーションが欠如しているため、これらのモデルは有害で偏見的、または不適切なコンテンツを生成する可能性があり、深刻な法的および評判の影響を及ぼす可能性があります。
検閲されていないLLMは検閲なしだが、「自由」ではないかもしれない バイアスと公平性 : コンテンツフィルターなしでは、LLMが100%真実を提供するとは限りません。検閲されていないモデルは、トレーニングデータに存在する既存のバイアスを永続化し、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を適切に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供することで、ユーザーが倫理的にモデルを利用できるよう支援することができます。ユーザーに対して悪意のあるプロンプトを避け、建設的な用途でモデルを使用するよう促すことが重要です。ファインチューニングとステアリングが検閲されていない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、テストタイムステアリング技術を適用することで、倫理ガイドラインに対する遵守を向上させることができます。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つ可能性があります。結論 Dolphin 2.7 Mixtral 8x7bのような検閲されていないLLMは、幅広いアプリケーションに対して強力な機能を提供するAI技術の重要な進展を示しています。しかし、有害なコンテンツを生成する潜在性は慎重な考慮と責任ある使用を必要とします。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ための貴重なインターフェースを提供しますが、ユーザーは警戒を怠らず、倫理的かつ安全なデプロイメントを確保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、検閲されていないLLMの利点と倫理的な保護の必要性をバランスさせることが、その全潜在能力を活かす上で重要となります。
