內容介紹提問
這段視頻討論了流行的人工智慧模型如 Gro 和 Gemini 的限制,強調它們既不免於審查也不是開源的。它介紹了一個名為 Mixl 8X 7B 的開源替代方案,允許用戶在本地機器上運行不受審查的大型語言模型,並承諾其性能水平接近 GPT-4。講述者提供了有關設置這個模型的見解,強調其開源特性,並指出它與更具限制性的模型有何不同。視頻中建議使用 olama 和 hugging face Auto Train 等各種工具來部署和重新訓練這些模型,並使用個性化數據。此外,視頻幽默地處理了駕馭強大技術的挑戰,同時對陰謀主題開玩笑,最終鼓勵觀眾在使用人工智慧技術時擁抱自己的自主性。提問
關鍵信息
- 無論是Gro還是Gemini,都不是在自由的意義上自由,它們受到審查並與特定的政治意識形態保持一致。
- 一個新的開源基礎模型名為 mixl 8X 7B,為無審查和本地運行的大型語言模型帶來了希望。
- mixl 模型的表現接近 GPT-4,並允許使用者數據進行微調,強調了人工智慧中的自由理念。
- mixl模型擁有真正的開源許可證(Apache 2.0),允許修改和營利,這與其他有限制的模型不同。
- 各種雲端資源,如 AWS 和 Google Vertex,可用於訓練 AI 模型,包括需要大量計算資源的 mixl dolphin 模型。
- 用戶可以透過像 Hugging Face 的 Auto Train 這樣的工具輕鬆創建和管理他們模型的訓練數據,使用戶能夠上傳特定數據以自定義和去除過濾的模型。
時間軸分析
內容關鍵字
Gro 和 Gemini
Gro和Gemini在自由方面並不自由,受到審查,並且與某些政治意識形態保持一致,此外它們是封閉源碼,限制了開發者的能力。
開源模型
名為 mixl 8X 7B 的新開源基礎模型的推出,為不受審查的語言模型的使用和自訂選項帶來了希望。
GPT-4 替代方案
mixl 8X 7B模型可以使用用戶數據進行微調,並且可以在本地運行無過濾的語言模型,其性能接近GPT-4。
AI叛逆者
無審查的人工智慧的存在被視為一種叛逆行為,重點在於使用先進工具進行本地的人工智慧訓練和運行。
Mixol公司
Mixol公司,估值達20億美元,推出了一款Apache 2.0授權的模型,該模型開始超越GPT-3.5和Llama 2,同時保持真正的開源能力。
開發者工具
像 Olama 網頁介面這樣的工具使得在本地運行開源模型變得簡單,支持包括 Linux、Mac 和 Windows 在內的多個平台。
Hugging Face 自動訓練
利用Hugging Face的自動訓練簡化了使用用戶數據集創建定制化AI模型的過程。
訓練成本
訓練像混合海豚這樣強大的人工智能模型需要大量資源,包括雲端硬體租賃的財務投資。
未審查模型創建
為建立定制模型而概述的一個過程涉及使用深奧的內容進行訓練,並可能包含不道德的數據請求。
相關問題與答案
這段影片中討論的主要主題是什麼?
這段影片討論了與各種人工智慧模型相關的自由與審查問題,並突顯了開放源碼替代品的推出。
模型如 Gro 和 Gemini 的主要限制是什麼?
它們是封閉源碼的,經過審查的,且與特定政治意識形態相一致,這限制了用戶使用它們的自由。
提到的作為有希望的替代品的開源模型是什麼?
這段視頻提到了一個名為 mixl 8X 7B 的全新開源模型,作為封閉源模型的潛在替代品。
新的開放源碼模型可以達到什麼樣的性能水平?
這個模型可以達到接近GPT-4的性能水平,並允許使用個人數據進行微調。
如何使用者能在本地機器上運行不受審查的大型語言模型?
用戶可以使用本地安裝和像 'olama' 工具這樣的工具來運行它們,這簡化了下載和運行模型的過程。
運行 mixl 需要什麼樣的系統資源?
建議使用具有大量 RAM 的系統;例如,建議使用 64 GB 以在運行模型時達到最佳性能。
這個視頻對於在人工智慧模型中添加對齊和偏見的立場是什麼?
這段視頻具有諷刺意味地討論了向模型添加不道德內容和偏見的想法,同時鼓勵觀眾創造「未經審查」的模型。
您可以在雲端租用資源來訓練人工智慧模型嗎?
是的,提到了像從 Hugging Face 租用 A1 100s 這樣的選項,以及 AWS Bedrock 和 Google Vertex 等平台。
對於希望使用自己數據來訓練模型的用戶,建議採取以下措施:
用戶應該創建結構化的訓練數據,通常涉及提示和回應格式,並上傳以有效地訓練他們的模型。
這段視頻的敘述中包含了哪些幽默元素?
該視頻包含對“變形蜥蜴統治者”和其他誇張情境的幽默提及,同時討論AI模型。
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