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GPT entièrement non censuré est ici 🚨 Utilisez avec une extrême prudence.

#Outils d'IA
2026-01-16 20:058 min de lecture

Introduction au contenu
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Dans cette vidéo, le créateur explore un modèle d'IA non censuré développé par Eric Hartford, basé sur le modèle Wizard Vonia de 13 milliards de paramètres. La vidéo discute de la manière dont ce modèle a été entraîné en supprimant tous les éléments d'alignement ou de moralisation, lui permettant de générer du contenu librement. Le créateur démontre diverses requêtes, y compris comment entrer par effraction dans une voiture, montrant la capacité du modèle à répondre sans censure. Avec des exemples de génération de scripts Python et de poèmes, la performance du modèle est testée par rapport à d'autres, soulignant son efficacité et ses capacités émergentes dans des tâches telles que la résumation et le raisonnement logique. Malgré certains échecs à gérer des invites spécifiques, le créateur exprime une satisfaction générale quant à la performance du modèle, encourageant les téléspectateurs à interagir de manière responsable avec la technologie.

Informations clés

  • La vidéo discute d'un modèle linguistique non censuré développé par Eric Hartford.
  • Ce modèle, nommé Wizard Vuna 30b, est basé sur le modèle Wizard Vonia avec 30 milliards de paramètres.
  • L'objectif d'éliminer la censure du modèle est de permettre qu'un alignement séparé soit ajouté plus tard.
  • Divers tests ont été effectués sur le modèle pour évaluer ses réponses aux demandes illégales et aux tâches créatives.
  • Le présentateur a souligné les idées reçues courantes concernant les capacités du modèle et a insisté sur la responsabilité des utilisateurs.

Analyse de la chronologie

Mots-clés de contenu

Modèle non censuré

La vidéo aborde un modèle d'IA non censuré par Eric Hartford, basé sur le modèle Wizard Vonia de 13 milliards de paramètres. Elle souligne que toute notion de censure a été supprimée pour permettre une interaction plus ouverte.

Test des IA

Le locuteur teste diverses capacités du modèle non censuré, y compris sa capacité à répondre à des demandes illégales, à réaliser des tâches de programmation, et à générer des écrits créatifs tout en veillant à ce que les utilisateurs soient conscients de leurs responsabilités.

Génération de code Python

Le modèle a pour tâche de générer un script Python pour afficher les nombres de 1 à 100, en retournant avec succès un code valide. Cela démontre la compétence du modèle en programmation.

Test de Résumé

Le modèle est testé sur sa capacité à fournir des résumés de textes, mettant en avant sa performance et sa capacité à générer des briefings cohérents et des illustrations spécifiques, bien qu'il puisse ne pas toujours répondre aux attentes.

Problèmes mathématiques et raisonnement logique

Divers problèmes logiques et mathématiques sont posés au modèle afin d'évaluer ses capacités de raisonnement, révélant sa gestion des requêtes relationnelles et de l'arithmétique de base.

Écriture créative

Le modèle est invité à écrire un poème et reçoit des tâches d'écriture créative. Ses réponses reflètent à la fois ses forces et ses faiblesses dans la génération de texte semblable à celui des humains.

Responsabilité Éthique

Tout au long des tests, un thème récurrent est l'importance de la responsabilité éthique lors de l'utilisation du modèle non censuré, en particulier en ce qui concerne les sujets sensibles.

L'IA dans l'art numérique.

La vidéo aborde les capacités de l'IA à générer de l'art numérique créatif, en le liant à des thèmes plus larges sur l'impact de la technologie sur la créativité.

Questions et réponses connexes

Le but du modèle de langage non censuré mentionné est d'offrir une compréhension plus complète et nuancée du langage humain.

Le modèle de langage non censuré est conçu pour fournir des réponses sans aucune forme de censure ou de moralisation, permettant ainsi une interaction plus ouverte avec les utilisateurs. Il vise à permettre aux utilisateurs d'ajouter des alignements séparément, sans aucune restriction intégrée.

Who is Eric Hartford, and what is his contribution? Qui est Eric Hartford, et quelle est sa contribution ?

Eric Hartford est le créateur du modèle de langage non censuré, basé sur le modèle Wizard Vonya à 13 milliards de paramètres, et il a travaillé à éliminer toute moralisation ou alignement des données utilisées pour entraîner le modèle.

Quelles précautions les utilisateurs devraient-ils prendre lorsqu'ils interagissent avec le modèle non censuré ?

Les utilisateurs doivent faire preuve de prudence lorsqu'ils utilisent le modèle non censuré car il n'a pas de restrictions intégrées. Il est important de se rappeler que les utilisateurs sont responsables de leurs actions et de tout contenu qu'ils génèrent avec le modèle.

Quel est le sous-ensemble des données d'entraînement pour le modèle ?

Le modèle est entraîné sur un sous-ensemble de réponses de données qui ne contenaient pas de moralisation ni de censure, permettant une sortie sans restriction.

Comment la performance du modèle est-elle évaluée ?

La performance est évaluée en fonction de sa capacité à répondre correctement à diverses tâches, y compris des problèmes logiques, de l'écriture créative et des demandes d'informations factuelles, tout en respectant des instructions et des restrictions spécifiques fournies par l'utilisateur.

Les utilisateurs peuvent-ils tester le modèle non censuré par eux-mêmes ?

Oui, les utilisateurs sont encouragés à tester le modèle eux-mêmes pour voir ses capacités, mais on leur rappelle de l'utiliser de manière responsable.

Quels facteurs sont pris en compte lors de l'utilisation du modèle non censuré ?

Les facteurs incluent l'intention derrière les demandes de l'utilisateur, la nécessité de vérifications potentielles de censure ou de moralité, et la responsabilité de l'utilisateur pour la sortie générée par le modèle.

Quelles similitudes y a-t-il avec d'autres modèles ?

Comme d'autres modèles de langue, le modèle non censuré peut générer du texte basé sur des entrées utilisateur, mais il se distingue par son absence de restrictions et permet aux utilisateurs de définir leurs paramètres d'alignement.

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