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Cette nouvelle IA est puissante et non censurée… Faisons-la fonctionner.

#Outils d'IA
2025-11-25 18:039 min de lecture

Introduction au contenu
Poser des questions

Cette vidéo aborde les limites des modèles d'IA populaires tels que Gro et Gemini, soulignant qu'ils ne sont ni exempts de censure ni open-source. Elle présente une alternative open-source appelée Mixl 8X 7B, qui permet aux utilisateurs d'exécuter des modèles de langage de grande taille non censurés sur des machines locales, promettant des niveaux de performance approchant ceux de GPT-4. Le narrateur donne des conseils sur la configuration de ce modèle, met en avant sa nature open-source, et note comment il diffère des modèles plus restrictifs. Divers outils tels qu'Olama et Hugging Face Auto Train sont suggérés pour déployer et réentraîner ces modèles avec des données individualisées. De plus, la vidéo aborde de manière humoristique les défis de la navigation dans cette technologie puissante tout en se moquant de thèmes conspiratoires, encourageant finalement les spectateurs à embrasser leur autonomie dans l'utilisation de la technologie IA.

Informations clés

  • À la fois Gro et Gemini ne sont pas libres en termes de liberté, ils sont censurés et alignés avec des idéologies politiques spécifiques.
  • Un nouveau modèle fondation open source nommé mixl 8X 7B offre de l'espoir pour des modèles de langage de grande taille non censurés et exécutés localement.
  • Le modèle mixl approche la performance de GPT-4 et permet un réglage fin avec des données utilisateur, mettant en avant l'idée de liberté dans l'IA.
  • Le modèle mixl a une véritable licence open-source (Apache 2.0) qui permet la modification et la monétisation, contrairement à d'autres modèles qui ont des restrictions.
  • Différentes ressources cloud comme AWS et Google Vertex peuvent être utilisées pour entraîner des modèles d'IA, y compris le modèle mixl dolphin qui nécessite des ressources informatiques substantielles.
  • Les utilisateurs peuvent créer et gérer des données d'entraînement pour leurs modèles facilement grâce à des outils comme Auto Train de Hugging Face, où ils peuvent télécharger des données spécifiques pour personnaliser et désensibiliser les modèles.

Analyse de la chronologie

Mots-clés de contenu

Gro et Gemini.

Gro et Gemini ne sont pas libres en termes de liberté, étant censurés et alignés sur certaines idéologies politiques, ainsi qu'étant des logiciels fermés, ce qui limite les capacités des développeurs.

modèle open source

L'introduction d'un nouveau modèle de fondation open source nommé mixl 8X 7B offre de l'espoir pour une utilisation et des options de personnalisation de modèles de langage non censurés.

GPT-4 alternativeAlternative à GPT-4

Le modèle mixl 8X 7B peut être affiné avec des données utilisateurs et peut exécuter des modèles de langage non censurés localement, avec des performances approchant celles de GPT-4.

AI Rebelle

L'existence d'une IA non censurée est présentée comme un acte de rébellion, avec un accent sur l'utilisation d'outils avancés pour former et faire fonctionner l'IA localement.

Société Mixol

La société Mixol, évaluée à 2 milliards de dollars, a lancé un modèle sous licence Apache 2.0 qui commence à surpasser GPT-3.5 et Llama 2 tout en maintenant de véritables capacités open source.

Outils de développement

Des outils comme l'interface web Olama facilitent l'exécution de modèles open source localement, prenant en charge plusieurs plateformes, y compris Linux, Mac et Windows.

Hugging Face Auto Train

Utiliser Hugging Face Auto Train simplifie le processus de création de modèles d'IA personnalisés en utilisant des ensembles de données utilisateurs.

Coûts de formation

Former des modèles d'IA puissants comme le dauphin mixl nécessite des ressources importantes, y compris des investissements financiers pour la location de matériel basé sur le cloud.

Création de modèles non censurés

Un processus décrit pour la création de modèles personnalisés implique une formation avec du contenu ésotérique et des demandes de données potentiellement non éthiques.

Questions et réponses connexes

Quel est le thème principal discuté dans la vidéo ?

La vidéo aborde des questions de liberté et de censure en relation avec divers modèles d'IA, soulignant l'introduction d'une alternative open-source.

Quelles sont les principales limitations des modèles comme Gro et Gemini ?

Ils sont à code source fermé, censurés et alignés sur des idéologies politiques spécifiques, ce qui limite la liberté des utilisateurs dans la manière dont ils peuvent être utilisés.

Quel modèle open-source est mentionné comme une alternative prometteuse ?

La vidéo mentionne un tout nouveau modèle open-source nommé mixl 8X 7B comme une alternative potentielle aux modèles closed-source.

Quels niveaux de performance peuvent être atteints avec le nouveau modèle open-source ?

Le modèle peut atteindre des niveaux de performance proches de ceux de GPT-4 et permet un ajustement avec des données personnelles.

Comment les utilisateurs peuvent-ils exécuter des modèles de langage de grande taille non censurés sur leurs machines locales ?

Les utilisateurs peuvent les exécuter en utilisant des installations locales et des outils comme l'outil 'olama', qui simplifie le processus de téléchargement et d'exécution des modèles.

Quel type de ressources système est nécessaire pour exécuter mixl ?

Un système avec une quantité significative de RAM est recommandé ; par exemple, 64 Go sont suggérés pour un rendement optimal lors de l'exécution des modèles.

Quelle est la position de la vidéo sur l'ajout d'alignement et de biais aux modèles d'IA ?

La vidéo discute de manière sarcastique de l'idée d'ajouter du contenu non éthique et des biais aux modèles tout en encourageant les spectateurs à créer des modèles 'non censurés'.

Pouvez-vous louer des ressources pour entraîner des modèles d'IA dans le cloud ?

Oui, des options comme la location de A1 100s auprès de Hugging Face sont mentionnées, ainsi que des plateformes comme AWS Bedrock et Google Vertex.

Il est conseillé aux utilisateurs souhaitant entraîner des modèles en utilisant leurs propres données de suivre certaines étapes.

Les utilisateurs doivent créer des données d'entraînement structurées, généralement sous un format de question et de réponse, et les télécharger pour entraîner efficacement leurs modèles.

Quels éléments humoristiques sont présents dans le récit de la vidéo ?

La vidéo inclut des références humoristiques aux 'seigneurs lézards métamorphiques' et à d'autres scénarios exagérés tout en discutant des modèles d'IA.

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