Los 10 Mejores LLMs Sin Censura que Puedes Probar Ahora

Introducción a LLMs Sin Censura

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se han convertido en una piedra angular de la inteligencia artificial moderna, permitiendo a las máquinas comprender y generar texto similar al humano. Aunque muchos LLMs vienen con filtros de contenido integrados para evitar la generación de contenido dañino o inapropiado, hay un creciente interés en los LLMs sin censura. Estos modelos operan sin tales restricciones, ofreciendo mayor flexibilidad y cumplimiento, pero también planteando importantes desafíos éticos. Este artículo explora los cinco principales LLMs sin censura disponibles hoy, con un análisis detallado del modelo Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b y cómo ejecutarlo utilizando Ollama.

Características Clave de Dolphin Llama 3 70B:

• Más poderoso y flexible que el modelo Llama-3.1-8B-Instruct pirateado
• Experiencia de LLM sin censura
• ¡Disponible en Anakin.AI! Simplemente visita https://app.anakin.ai/, haz clic en la opción "Chats" en el panel izquierdo.

¡Y selecciona la opción Dolphin Llama 3.1 8B Instruct para tener chats sin restricciones con LLMs en línea!

1. Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B: Mejor LLM Sin Censura en General

Los Modelos Llama 3 han demostrado ser confiables y producir salidas sorprendentes que desafían a OpenAI. Entonces, ¿por qué no usar la versión sin censura de Llama 3?

Un gran modelo sin censura que aprovecha la arquitectura de Llama 3. Los aspectos destacados incluyen:

• 70 mil millones de parámetros para un alto rendimiento en una amplia gama de tareas, habilitando razonamiento complejo y capacidades de generación
• Longitud de contexto extendida para manejar entradas más largas y mantener la coherencia, adecuado para tareas que requieren análisis de documentos extensos
• Mejoradas capacidades de razonamiento y conocimiento en comparación con modelos más pequeños, potencialmente acercándose al rendimiento a nivel humano en ciertos dominios
• Entrenado utilizando un ajuste fino de peso completo con longitud de secuencia de 4K, permitiendo un procesamiento eficiente de secuencias de texto más largas
• Incorpora habilidades iniciales de agencia y admite llamadas a funciones para salidas más estructuradas, mejorando su potencial para la finalización de tareas e integración con otros sistemas
• Elimina ciertos conjuntos de datos utilizados en versiones anteriores para abordar problemas de comportamiento y dependencia excesiva en los avisos del sistema, potencialmente mejorando su confiabilidad y reduciendo comportamientos no deseados
• Licenciado bajo el ACUERDO DE LICENCIA DE COMUNIDAD DE META LLAMA 3, permitiendo su uso comercial dentro de los términos especificados, ofreciéndoles oportunidades a las empresas mientras se mantienen ciertas restricciones
• La naturaleza sin censura requiere una implementación cuidadosa de directrices éticas y estrategias de moderación de contenido en aplicaciones del mundo real

2. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: Un LLM Clásico Sin Censura

El Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b, creado por Eric Hartford, es un LLM sin censura líder conocido por sus fuertes habilidades de codificación y alta conformidad. Este modelo se basa en la arquitectura de mezcla de expertos de Mixtral, que combina múltiples modelos de IA especializados en un único sistema poderoso. Ha sido afinado con conjuntos de datos adicionales como Synthia, OpenHermes y PureDove, lo que lo hace altamente versátil.

Características Clave de Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b

• Diseño Sin Censura: El Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b está diseñado para operar sin filtros de contenido, permitiendo generar respuestas sin restricciones. Esto lo hace altamente conforme y capaz de producir una amplia gama de salidas, incluyendo aquellas que podrían considerarse poco éticas o inapropiadas.
• Alto Rendimiento: El modelo se destaca en tareas de codificación, gracias a su entrenamiento en extensos conjuntos de datos de codificación. Puede generar código de alta calidad y proporcionar explicaciones detalladas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para los desarrolladores.
• Cuantización Versátil: El Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b está disponible en múltiples formatos de cuantización, incluyendo GGUF y AWQ, que equilibran el tamaño del modelo y el rendimiento. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir la mejor configuración según sus necesidades de hardware y aplicación.

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Ejecutando Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b con Ollama

Ollama es una plataforma que proporciona acceso sin problemas a modelos de IA avanzados, incluyendo el Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b. Así es como puedes ejecutar este modelo utilizando Ollama:

1. Regístrate: Crea una cuenta en la plataforma Ollama.
2. Accede al Modelo: Navega por la biblioteca de modelos y selecciona el Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b.
3. Configura Tu Entorno: Configura los ajustes del modelo de acuerdo a tus requisitos. Puedes elegir el formato de cuantización y ajustar parámetros como la temperatura y los límites de tokens.
4. Interactúa con el Modelo: Utiliza la interfaz de la plataforma para ingresar solicitudes y recibir respuestas del modelo. Ollama admite varios modos de interacción, incluyendo conversaciones en estilo chat y consultas estructuradas.

Ejemplo de comando para ejecutar el modelo:

ollama run dolphin-mixtral "elige un problema difícil de LeetCode, resuélvelo en Kotlin"

Este comando pedirá al modelo que resuelva un problema especificado en Kotlin, mostrando sus capacidades de codificación.

3. Dolphin Vision 72B: Un LLM de Visión Sin Censura

¡Sí, Dolphin puede ver ahora!

Este modelo multimodal avanzado y sin censura puede analizar imágenes y generar respuestas de texto sin restricciones de contenido. Las características clave incluyen:

• Arquitectura de 72 mil millones de parámetros para procesamiento de lenguaje y visión de alto rendimiento, permitiendo razonamiento complejo y salidas detalladas
• Capacidad para razonar sobre y describir imágenes que otros modelos podrían objetar o negarse a analizar, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de contenido visual
• Capacidades multimodales que combinan sin problemas la comprensión de visión y lenguaje, permitiendo interacciones ricas entre entradas de texto e imagen
• Construido sobre la arquitectura BunnyQwen, optimizado para el procesamiento eficiente de datos visuales y textuales en un único modelo
• Requiere recursos computacionales significativos, necesitando 147GB de VRAM para el despliegue, limitando su uso a configuraciones de hardware de gama alta
• Impresionante longitud de contexto de 131,072 tokens para manejar solicitudes extensas y generar respuestas detalladas, permitiendo el análisis de documentos o conversaciones largas
• Utiliza el Qwen2Tokenizer con un tamaño de vocabulario de 152,064 para una representación textual matizada, permitiendo un manejo preciso de varios idiomas y terminología especializada
• Diseñado para ser sin censura, permitiendo salidas sin restricciones que pueden requerir una cuidadosa consideración en escenarios de implementación.

4. Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B: El Mejor LLM Local Sin Censura, por Ahora

Mistral-nemo-12B ha sido verificado como uno de los mejores LLM locales que funcionan en una computadora portátil moderna. Si necesitas un asistente de LLM que se ejecute localmente, este LLM sin censura es tu mejor opción.

Cuenta con un modelo de 12 mil millones de parámetros sin censura basado en la arquitectura Nemo de Mistral AI. Aspectos destacados:

• Utiliza el formato de aviso ChatML para interacciones estructuradas, permitiendo una clara separación de instrucciones del sistema, entradas del usuario y respuestas del modelo
• Ventana de contexto de 128K que permite el análisis de documentos o conversaciones extensas, adecuada para tareas que requieren memoria a largo plazo y coherencia
• Diseñado para seguir instrucciones, conversación, codificación y habilidades iniciales de agencia, lo que lo hace versátil para varias aplicaciones
• Entrenado con un conjunto de datos diverso que incluye contenido multilingüe y ejemplos de codificación, mejorando su capacidad para manejar una amplia gama de tareas e idiomas
• Implementa capacidades de llamada a funciones para salidas más estructuradas, permitiendo la integración con herramientas externas y APIs
• Optimizado para el despliegue en hardware de consumo mientras mantiene un fuerte rendimiento, equilibrando accesibilidad y capacidad
• Licenciado bajo Apache 2.0, permitiendo uso comercial con la atribución adecuada, proporcionando flexibilidad para desarrolladores y empresas
• La naturaleza sin censura requiere una cuidadosa consideración de las implicaciones éticas y la posible implementación de salvaguardas en entornos de producción

5. Dolphin 2.9 Llama3 8B: la Gema Increíble de LLM Sin Censura

Simplemente ejécútalo ahora usando ollama. Pruébalo, ¡es asombroso:

ollama run dolphin-llama3

Este modelo de 8 mil millones de parámetros sin censura está basado en la arquitectura Llama 3. Atributos clave:

• Optimizado para eficiencia y rendimiento en hardware de consumo, haciéndolo accesible para una gama más amplia de usuarios y aplicaciones
• Maintiene muchas capacidades de modelos más grandes en un paquete más compacto de 8B parámetros, ofreciendo un buen equilibrio entre rendimiento y requisitos de recursos
• Disponible en versiones con ventanas de contexto de 32K y 256K, proporcionando flexibilidad para diferentes casos de uso y limitaciones de memoria
• Adecuado para despliegue en sistemas con recursos limitados, requiriendo solo 4.7GB de almacenamiento, permitiendo su uso en portátiles y servidores más pequeños
• Entrenado con un conjunto de datos diverso para manejar una amplia gama de tareas que incluyen codificación y análisis, mejorando su versatilidad
• Diseñado para ser altamente conforme con las solicitudes del usuario, siendo necesaria una cuidadosa utilización y posibles salvaguardas para prevenir abusos o generación de contenido dañino
• Compatible con herramientas de despliegue populares como Ollama para una fácil integración en proyectos, agilizando el proceso de desarrollo
• La naturaleza sin censura permite salidas sin restricciones, lo que puede requerir un filtrado de contenido adicional o guías para usuarios en aplicaciones prácticas

6. Dolphin 2.9.3 Yi 1.5 34B 32k GGUF

Este modelo sin censura combina la arquitectura Yi con optimizaciones. Características clave:

• 34 mil millones de parámetros, logrando un equilibrio entre el tamaño del modelo y el rendimiento, adecuado para usuarios que requieren capacidades fuertes sin las demandas de recursos de modelos más grandes
• Ventana de contexto de 32k para manejar documentos y conversaciones más largas, permitiendo el análisis de textos extensos mientras se mantiene la coherencia
• Formato GGUF para un despliegue eficiente y una menor huella de memoria, optimizando el rendimiento en una variedad de configuraciones de hardware
• Optimizado para su uso con marcos de inferencia de código abierto populares, facilitando su integración en tuberías y proyectos de IA existentes
• Diseñado para mantener un alto rendimiento mientras es más accesible que modelos más grandes, potencialmente adecuado para su despliegue en hardware de consumo de alta gama o instancias en la nube
• Adecuado para una amplia gama de aplicaciones que incluyen generación de texto, análisis y tareas de codificación, ofreciendo versatilidad para desarrolladores e investigadores
• Requiere una cuidadosa consideración de las implicaciones éticas debido a su naturaleza sin censura, necesitando la implementación reflexiva de políticas de uso y posibles mecanismos de filtrado de contenido
• Puede ofrecer un buen compromiso entre las capacidades de modelos más grandes y la eficiencia de recursos de modelos más pequeños, haciéndolo atractivo para organizaciones con recursos computacionales moderados

6. GPT-4-x-Vicuna

GPT-4-x-Vicuna es una variante sin censura del popular modelo GPT-4, ajustado para eliminar los filtros de contenido. Este modelo es conocido por su alto rendimiento en la generación de texto similar al humano y su capacidad para manejar consultas complejas sin restricciones.

Características Clave

• Alta Conformidad: El modelo está diseñado para cumplir con cualquier solicitud, haciéndolo altamente versátil.
• Comprensión Avanzada del Lenguaje: Se destaca en entender y generar texto complejo, haciéndolo adecuado para una amplia gama de aplicaciones.

7. Nous-Hermes-Llama2

Nous-Hermes-Llama2 es otro LLM sin censura que ha ganado popularidad por su sólido rendimiento y flexibilidad. Se basa en la arquitectura Llama2 y ha sido ajustado para operar sin filtros de contenido.

Características Clave

• Rendimiento Robusto: El modelo funciona bien en varias tareas, desde escritura creativa hasta documentación técnica.
• Despliegue Flexible: Puede desplegarse en varias plataformas, haciéndolo accesible para diferentes casos de uso.

8. Mythomax

Mythomax es un LLM sin censura conocido por sus capacidades creativas. Es particularmente popular entre los usuarios que requieren un modelo que pueda generar contenido imaginativo y sin restricciones.

Características Clave

• Salida Creativa: El modelo se destaca en generar texto creativo e imaginativo, haciéndolo ideal para escritores y creadores de contenido.
• Alta Flexibilidad: Puede manejar una amplia gama de solicitudes sin restricciones, proporcionando a los usuarios una herramienta versátil para diversas aplicaciones.

9. Airoboros-30B

Airoboros-30B es un poderoso LLM sin censura que ofrece un alto rendimiento y conformidad. Está diseñado para manejar consultas complejas y generar respuestas detalladas sin filtros de contenido.

Características Clave

• Alto Rendimiento: El modelo es capaz de manejar consultas complejas y generar respuestas detalladas.
• Amplia Gama de Aplicaciones: Es adecuado para varias aplicaciones, desde documentación técnica hasta escritura creativa.

¿Los LLMs Sin Censura Realmente Funcionan?

Si bien los LLMs sin censura ofrecen ventajas significativas, también plantean desafíos éticos sustanciales. La falta de moderación de contenido significa que estos modelos pueden generar contenido dañino, sesgado o inapropiado, lo que puede tener serias implicaciones legales y reputacionales.

Los LLMs Sin Censura Son Sin Censura, Pero Podrían No Ser "Gratuitos"

• Sesgo y Equidad: Sin filtros de contenido, no es necesario que los LLMs te den la verdad al 100%. Los modelos sin censura pueden perpetuar y amplificar sesgos existentes presentes en los datos de entrenamiento. Esto puede llevar a salidas injustas y discriminatorias.
• Aún Necesitas Dar Indicación al LLM, Correctamente: Proporcionar pautas claras y ejemplos de uso responsable puede ayudar a los usuarios a interactuar con el modelo éticamente. Es esencial alentar a los usuarios a evitar solicitudes maliciosas y utilizar el modelo para propósitos constructivos.
• El Ajuste Fino y la Dirección Pueden Mejorar los LLMs Sin Censura: Ajustar el modelo con conjuntos de datos adicionales y emplear técnicas de dirección en el momento de la prueba puede mejorar su adherencia a las directrices éticas. Estas estrategias pueden ayudar a mejorar la confiabilidad y seguridad del modelo.

Conclusión

Los LLMs sin censura como el Dolphin 2.7 Mixtral 8x7b representan un avance significativo en la tecnología de IA, ofreciendo capacidades poderosas para una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, su potencial para generar contenido dañino requiere una cuidadosa consideración y un uso responsable. Plataformas como Ollama proporcionan una interfaz valiosa para interactuar con estos modelos, pero los usuarios deben permanecer alerta y adoptar estrategias de mitigación apropiadas para garantizar un despliegue ético y seguro. A medida que el campo de la IA continúa evolucionando, equilibrar los beneficios de los LLMs sin censura con la necesidad de salvaguardias éticas será crucial para aprovechar su pleno potencial.