VN

Trí tuệ nhân tạo mới này rất mạnh mẽ và không bị kiểm duyệt... Hãy cùng vận hành nó.

#Công cụ AI
2025-11-25 18:008 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung
Đặt câu hỏi

Video này thảo luận về những hạn chế của các mô hình AI phổ biến như Gro và Gemini, nhấn mạnh rằng chúng không hoàn toàn miễn kiểm duyệt cũng như không phải là mã nguồn mở. Nó giới thiệu một lựa chọn mã nguồn mở có tên là Mixl 8X 7B, cho phép người dùng chạy các mô hình ngôn ngữ lớn không bị kiểm duyệt trên máy tính cá nhân, hứa hẹn về hiệu suất gần đạt mức GPT-4. Người nói chia sẻ những hiểu biết về cách thiết lập mô hình này, nhấn mạnh về tính mã nguồn mở của nó, và lưu ý sự khác biệt của nó so với các mô hình hạn chế hơn. Nhiều công cụ như olama và hugging face Auto Train được đề xuất để triển khai và đào tạo lại các mô hình này với dữ liệu cá nhân hóa. Ngoài ra, video một cách hài hước đề cập đến những thách thức trong việc điều hướng công nghệ mạnh mẽ trong khi châm biếm các chủ đề âm mưu, cuối cùng khuyến khích người xem chấp nhận sự độc lập của họ trong việc sử dụng công nghệ AI.

Thông tin quan trọng

  • Cả Gro và Gemini đều không có tự do về mặt tự do, chúng bị kiểm duyệt và bị định hướng theo những tư tưởng chính trị cụ thể.
  • Một mô hình nền tảng mã nguồn mở mới có tên mixl 8X 7B mang lại hy vọng cho các mô hình ngôn ngữ lớn không bị kiểm duyệt và có thể chạy tại chỗ.
  • Mô hình mixl tiếp cận hiệu suất của GPT-4 và cho phép tinh chỉnh với dữ liệu của người dùng, nhấn mạnh ý tưởng về tự do trong trí tuệ nhân tạo.
  • Mô hình mixl có giấy phép mã nguồn mở thực sự (Apache 2.0) cho phép sửa đổi và kiếm tiền, khác với các mô hình khác có nhiều hạn chế.
  • Các tài nguyên đám mây khác nhau như AWS và Google Vertex có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình AI, bao gồm mô hình cá heo mixl, mô hình này đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán đáng kể.
  • Người dùng có thể tạo và quản lý dữ liệu huấn luyện cho các mô hình của họ một cách dễ dàng thông qua các công cụ như Auto Train của Hugging Face, nơi họ có thể tải lên dữ liệu cụ thể để tùy chỉnh và không kiểm duyệt các mô hình.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Gro và Gemini

Cả Gro và Gemini đều không tự do về mặt tự do, bị kiểm duyệt và liên kết với một số tư tưởng chính trị nhất định, cũng như là mã nguồn đóng, hạn chế khả năng của các nhà phát triển.

mô hình mã nguồn mở

Sự ra mắt của một mô hình nền tảng mã nguồn mở mới có tên mixl 8X 7B mang lại hy vọng cho việc sử dụng mô hình ngôn ngữ không bị kiểm duyệt và các tùy chọn tùy chỉnh.

GPT-4 là một sự thay thế.

Mô hình mixl 8X 7B có thể được tinh chỉnh với dữ liệu người dùng và có thể chạy các mô hình ngôn ngữ không bị kiểm duyệt tại chỗ, với hiệu suất gần đạt được như GPT-4.

AI Nổi Loạn

Sự tồn tại của AI không kiểm duyệt được coi là một hành động nổi dậy, với sự chú ý vào việc sử dụng các công cụ tiên tiến để đào tạo và vận hành AI tại chỗ.

Công ty Mixol

Công ty Mixol, có giá trị 2 tỷ đô la, đã ra mắt một mô hình được cấp phép Apache 2.0 mà đang bắt đầu vượt trội hơn GPT-3.5 và Llama 2 trong khi vẫn duy trì khả năng mã nguồn mở thật sự.

Công cụ phát triển

Các công cụ như giao diện web Olama giúp dễ dàng chạy các mô hình mã nguồn mở trên máy tính cá nhân, hỗ trợ nhiều nền tảng bao gồm Linux, Mac và Windows.

Hugging Face Auto Train

Việc sử dụng Hugging Face Auto Train đơn giản hóa quá trình tạo ra các mô hình AI tùy chỉnh bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu của người dùng.

Chi phí đào tạo

Việc huấn luyện các mô hình AI mạnh mẽ như cá heo mixl đòi hỏi nhiều tài nguyên, bao gồm các khoản đầu tư tài chính cho việc thuê phần cứng dựa trên đám mây.

Tạo mô hình không bị kiểm duyệt

Một quy trình được phác thảo để xây dựng các mô hình tùy chỉnh liên quan đến việc đào tạo với nội dung bí truyền và có thể là các yêu cầu dữ liệu không đạo đức.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Chủ đề chính được thảo luận trong video là gì?

Video thảo luận về các vấn đề tự do và kiểm duyệt liên quan đến các mô hình AI khác nhau, nhấn mạnh sự ra mắt của một lựa chọn mã nguồn mở.

Những hạn chế chính của các mô hình như Gro và Gemini là gì?

Chúng là mã nguồn kín, bị kiểm duyệt và phù hợp với một số hệ tư tưởng chính trị cụ thể, điều này hạn chế sự tự do của người dùng trong việc sử dụng chúng.

Mô hình mã nguồn mở nào được đề cập như một lựa chọn đầy hy vọng?

Video đề cập đến một mô hình mã nguồn mở hoàn toàn mới có tên là mixl 8X 7B như một sự thay thế tiềm năng cho các mô hình mã nguồn đóng.

Mức độ hiệu suất nào có thể đạt được với mô hình mã nguồn mở mới?

Mô hình có thể đạt được mức hiệu suất gần với GPT-4 và cho phép tinh chỉnh với dữ liệu cá nhân.

Làm thế nào người dùng có thể chạy các mô hình ngôn ngữ lớn không bị kiểm duyệt trên máy tính cá nhân của họ?

Người dùng có thể chạy chúng bằng các cài đặt và công cụ địa phương như công cụ 'olama', công cụ này đơn giản hóa quá trình tải xuống và chạy các mô hình.

Hệ thống tài nguyên nào cần thiết để chạy mixl?

Một hệ thống với một lượng RAM đáng kể được khuyến nghị; chẳng hạn, 64 GB được đề xuất cho hiệu suất tối ưu khi chạy các mô hình.

Video này có quan điểm gì về việc thêm sự đồng nhất và thiên lệch vào các mô hình AI?

Video một cách châm biếm bàn luận về ý tưởng thêm nội dung phi đạo đức và sự thiên lệch vào các mô hình trong khi khuyến khích người xem tạo ra các mô hình 'không bị kiểm duyệt'.

Bạn có thể thuê tài nguyên để đào tạo các mô hình AI trên đám mây không?

Có, các tùy chọn như thuê A1 100s từ Hugging Face được đề cập, cùng với các nền tảng như AWS Bedrock và Google Vertex.

Nếu người dùng muốn huấn luyện mô hình bằng dữ liệu của chính mình, điều gì được khuyến cáo?

Người dùng nên tạo dữ liệu đào tạo có cấu trúc, thường bao gồm định dạng lời nhắc và phản hồi, và tải lên để đào tạo các mô hình của họ một cách hiệu quả.

Các yếu tố hài hước nào có trong nội dung câu chuyện của video?

Video này bao gồm những tham chiếu hài hước đến "các lãnh chúa thằn lằn biến hình" và những kịch bản phóng đại khác trong khi thảo luận về các mô hình AI.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: