Geliştiriciler ve araştırmacılar, yapay zeka uygulamalarının sınırlarını zorlamak için kısıtlamasız Büyük Dil Modelleri (BDM'ler) arayışında. Bu sansürsüz büyük dil modelleri, yerleşik içerik filtreleri olmadan çalışarak çeşitli sorgulara sınırsız yanıtlar sağlar. Yapay zeka ortamı geliştikçe, sansürsüz BDM'ler, kullanıcıların etik ikilemlerden yaratıcı hikaye anlatımına kadar karmaşık konuları önceden tanımlanmış ahlaki veya güvenlik kısıtlamaları olmaksızın keşfetmelerini sağlıyor.
Bu makalede uzmanlar, sansürsüz BDM'lerin teknik temellerini, mimarilerini ve gerçek dünya uygulamalarını inceliyor. Filtre eksiklikleri hassas içerik üretebileceğinden, kullanıcıların bu modelleri sorumlu bir şekilde kullanmaları gerekmektedir.
Sansürsüz BDM'leri Anlamak: Teknik Temeller
Mühendisler, sansürsüz BDM'leri, genellikle standart varyantlarda etik yönergeleri uygulayan hizalama talimatlarını içermeyen veri kümeleri üzerinde temel modelleri ince ayar yaparak tasarlar. Llama 2 veya Mistral gibi temel modeller bu süreçten geçer; burada geliştiriciler, şiddet veya önyargı sorgularını reddetme gibi reddetme mekanizmalarını kaldırır ve kapsamlı yanıtları teşvik etmek için sistem istemlerini ayarlar. Örneğin, İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme (RLHF) gibi teknikler, güvenliğe kıyasla faydayı önceliklendirmek için atlanır veya tersine çevrilir.
Ayrıca, sansürsüz BDM'ler, milyarlarca parametre ile dizilerdeki bir sonraki jetonları tahmin eden dönüştürücü mimarilerinden yararlanır. Açık kaynak toplulukları, Hugging Face gibi platformlarda ince ayarlanmış sürümleri paylaşarak katkıda bulunur; burada modeller, hedeflenmiş ince ayar yoluyla güvenlik hizalamalarını aşındıran bir yöntem olan "abliterasyon" yoluyla sansürsüzlüğü elde eder. Bu yaklaşım, modellerin herhangi bir isteme yanıt vermesini sağlar, ancak çıkarım için güçlü donanım gerektirir, genellikle yeterli VRAM'e sahip GPU'lar ister.
Bu modeller, düzenlemelere uymak için katı filtreler içeren GPT-4 gibi tescilli modellerden farklıdır. Sansürsüz varyantlar ise, sınırsız çıktıların ham yetenekleri ortaya çıkardığı araştırma ve simülasyon gibi alanlarda yeniliği teşvik eder. Bununla birlikte, geliştiriciler uygulamalara özel güvenlik önlemleri uygulayarak riskleri azaltır.
Kısıtlamasız BDM'lerin Faydaları ve Riskleri
Kullanıcılar, kısıtlamasız BDM'lerden önemli avantajlar elde eder, çünkü bu modeller problem çözmeyi geliştiren filtrelenmemiş içgörüler sunar. Örneğin, araştırmacılar bunları, standart modellerin bilgi saklayabileceği hassas alanlarda hipotez testi için kullanır. Ayrıca, kodlayıcılar sınırsız kod üretiminden faydalanarak etik kesintiler olmadan geliştirme döngülerini hızlandırır.
Ayrıca, bu BDM'ler yapay zekada şeffaflığı teşvik ederek mühendislerin davranışları doğrudan incelemesine ve değiştirmesine olanak tanır. Topluluklar, çok dilli işleme veya uzun bağlamlı akıl yürütme gibi görevler için özel varyantlar oluşturarak bunların üzerine inşa eder. Ancak, zararlı içerik üretme gibi potansiyel kötüye kullanımdan kaynaklanan riskler ortaya çıkar ve bu da uygulayıcılardan etik denetim gerektirir.
Ollama gibi platformlar, veri gizliliği endişelerini en aza indirirken kontrolü en üst düzeye çıkararak yerel çalıştırmalara olanak tanır. Ancak, yüksek hesaplama talepleri engeller oluşturur, ancak niceleme gibi optimizasyonlar, model boyutunu performanstan fazla ödün vermeden azaltarak bu sorunu çözer.
En İyi 10 Sansürsüz BDM'yi Sıralama Kriterleri
Analistler bu modelleri parametre sayısı, çıkarım hızı, topluluk desteği ve Hugging Face lider tabloları gibi kaynaklardan alınan kıyaslama puanlarına göre sıralar. Kodlama, rol yapma ve akıl yürütme gibi görevlerdeki çok yönlülük de yerel dağıtım kolaylığının yanı sıra dikkate alınır. Ayrıca, 2025'teki son güncellemeler, verimlilik için genişletilmiş bağlam pencerelerine ve uzmanlar karışımı (MoE) tasarımlarına sahip modellere öncelik vermektedir.
1. Dolphin 3.0: Hassasiyet Odaklı Sansürsüz Güç Merkezi
Cognitive Computations, Llama 3.1 8B tabanı üzerinde Dolphin 3.0'ı geliştirerek, sistem istemleri aracılığıyla olağanüstü akıl yürütme ve yönlendirilebilirlik için ince ayar yapmıştır. Bu model, mantık yoğun görevlerde üstünlük sağlar, ayrıntılı gereksiz bilgiler olmadan hassas, filtrelenmemiş çıktılar sunar. Mühendisler, performans ve kaynak ihtiyaçlarını dengeleyen 8 milyar parametresini takdir eder; optimal çıkarım için yaklaşık 16 GB VRAM gerektirir.
Temel özellikler arasında, istem uyumluluğunu artıran hibrit bir mimari bulunur ve bu da onu özel yapay zeka asistanları için ideal kılar. Ayrıca, Dolphin 3.0, harici araçlarla entegrasyonu sağlayan fonksiyon çağırmayı destekler. Artıları, kişisel karakterler üzerinde eşsiz kontrol ve kodlama veya matematikte hızlı problem çözmeyi içerirken, eksileri teknik uygulamalara uygun ancak anlatı uygulamalarına uymayan doğrudan düzyazı stilidir.
Geliştiriciler Dolphin 3.0'ı Ollama kullanarak yerel olarak çalıştırır: aracı yükleyin, ollama pull dolphin-llama3 ile modeli çekin ve API veya CLI aracılığıyla sorgulayın. Kıyaslamalar, yapılandırılmış akıl yürütmede benzerlerini geride bıraktığını, MMLU testlerinde %80'in üzerinde puanlar aldığını göstermektedir. Ayrıca, sansürsüzlüğü, hizalama yanlılıklarından kaçınan veri kümesi kürasyonundan kaynaklanmakta olup, araştırmada uç durumların keşfedilmesine olanak tanır.
Dağıtım senaryolarında ekipler, verimliliğinin parladığı otomatik analiz için onu işlem hatlarına entegre eder. Ancak, kullanıcılar istenmeyen yanlılıkları önlemek için istemleri dikkatlice kalibre etmelidir.
2. Nous Hermes 3: Yaratıcılık Odaklı Sansürsüz Model
NousResearch, Llama 3.2 8B temeli üzerinde Nous Hermes 3'ü tasarlayarak, tutarlı uzun biçimli çıktılarla yaratıcı yazım ve rol yapmaya vurgu yapar. 8 milyar parametresiyle, yapılandırılmış konuşmalar için ChatML'den yararlanarak diyaloglarda karakter tutarlılığını korur. Bu, onu kısıtlama olmaksızın anlatı üretimi için en iyi seçenek haline getirir.
Özellikler, istemleri incelikli bir şekilde anlamasını vurgular ve 8 bin jetona kadar genişletilmiş bağlamları destekler. Artıları, üstün kurgu oluşturma ve ilgi çekici etkileşimleri içerirken, eksileri kısa sorgularda ara sıra görülen gereksiz ayrıntıları belirtir. Topluluk odaklı güncellemeler, sürekli iyileştirmeleri sağlar.
Dağıtmak için kullanıcılar Hugging Face'i kullanır: modeli indirin, from transformers import AutoModelForCausalLM; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('NousResearch/Hermes-3-Llama-3.2-8B') aracılığıyla Transformers kütüphanesiyle yükleyin ve metin oluşturun. Kıyaslamalar, yaratıcı kıyaslamalarda yüksek puanlar, rol yapma değerlendirmelerinde genellikle %85'i aşan puanlar olduğunu göstermektedir.
Ayrıca, sansürsüzlüğü, çeşitli, filtrelenmemiş veri kümeleri üzerinde yapılan ince ayarlardan kaynaklanmakta olup, hikaye anlatımında derin keşiflere olanak tanır. Geliştiriciler bunu, sınırsız yaratıcılığın prototiplemeyi hızlandırdığı oyun tasarımında uygular.
3. LLaMA-3.2 Dark Champion Abliterated: Uzun Bağlamlı Sansürsüz Canavar
DavidAU, hizalanmamış çıktılar için güvenlik katmanlarını ortadan kaldırarak LLaMA-3.2 Dark Champion'ı 8x3B MoE mimarisi üzerinde ince ayar yapmıştır. 128 bin bağlam penceresiyle, büyük belgeleri verimli bir şekilde işler, veri analizi için idealdir.
Bu modelin MoE tasarımı, parametrelerin alt kümelerini etkinleştirerek gücü korurken hesaplama yükünü azaltır. Artıları hızlı çıkarım ve derinlemesine akıl yürütmeyi içerirken, eksileri potansiyel olumsuz yanlılıkları ve yüksek VRAM taleplerini (yaklaşık 40 GB) içerir.
Kurulum, Hugging Face indirmelerini ve pipeline('text-generation', model='DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B') aracılığıyla çıkarımı içerir. Uzun bağlamlı kıyaslamalarda yüksek puanlar alır, geri alma görevlerinde %90'ın üzerinde doğruluk oranına ulaşır.
Ayrıca, abliterasyon hiçbir kısıtlama olmamasını sağlayarak ileri düzey araştırmalar için uygundur. Ekipler, ölçeğinin karmaşık veri kümelerini sorunsuz bir şekilde işlediği raporları otomatikleştirmek için kullanır.
4. Llama 2 Sansürsüz: Çok Yönlü Giriş Seviyesi Sansürsüz BDM
Meta'nın Llama 2'si, George Sung tarafından ahlaki filtreleri ortadan kaldırmak için ince ayar yapılan bu sansürsüz varyantın temelini oluşturur. 7-13 milyar parametresiyle tüketici donanımında çalışır, rol yapma ve genel görevleri destekler.
Özellikler arasında CPU/GPU dengesi için GGUF gibi birden fazla niceleme seçeneği bulunur. Artıları: erişilebilirlik ve topluluk eklentileri; eksileri: Llama 3'ten daha zayıf akıl yürütme.
Ollama aracılığıyla çalıştırın: ollama run llama2-uncensored. 234 bin çekimle popüler olan bu model, hafif kullanım için iyi kıyaslama sonuçları verir.
Ayrıca, tasarımı denemeleri teşvik ederek sansürsüz yapay zekada yeni başlayanlar için temel bir araç haline getirir.
5. WizardLM Sansürsüz: Güvenilir Çok Yönlü Model
TheBloke, geniş uygulamalar için hizalamaları kaldırarak Llama 2 13B üzerinde WizardLM Sansürsüz'ü paketler. Sohbet ve yazmada üstünlük sağlar, dengeli yeteneklere sahiptir.
Temel yönler: güçlü topluluk, kolay dağıtım. Artıları: öngörülebilirlik; eksileri: güncel olmayan temel.
ollama run wizardlm-uncensored ile dağıtın. 23 bin çekim toplar, yaratıcı iş akışları için uygundur.
6. Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B: Kodlama Odaklı Sansürsüz Model
Eric Hartford, bunu Mixtral'ın MoE'si üzerine inşa eder, filtreler olmadan kodlama için ince ayar yapar. 8x7B parametreleri, özel görevlerde verimlilik sağlar.
Özellikler: niceleme formatları, yüksek kodlama performansı. Artıları: hız; eksileri: donanım ihtiyaçları.
Ollama kullanın: ollama run dolphin-mixtral:8x7b. Kıyaslamalar, programlamadaki yeteneğini vurgular.
7. GPT-4All: Çevrimdışı Odaklı Sansürsüz Çerçeve
GPT-4All, sansürsüz sohbetler için dönüştürücü araştırmalarına dayanarak yerel çalıştırmalar için optimize edilmiştir. Çapraz platform desteği dağıtımı kolaylaştırır.
Artıları: ücretsiz, özelleştirilebilir; eksileri: bağlam sınırlamaları.
Resmi siteden yükleyin, yürütülebilir dosyaları çalıştırın. Gizliliğe önem veren kullanıcılar için idealdir.
8. Falcon BDM: Yüksek Performanslı Sansürsüz Alternatif
Teknoloji İnovasyon Enstitüsü, incelikli metinler için yenilikçi mimariye sahip Falcon'u geliştirir. Hız için optimize edilmiştir.
Özellikler: modüler tasarım. Artıları: kalite; eksileri: ekosistem olgunluğu.
Transformers kütüphanesiyle yükleyin. Araştırma için uygundur.
9. MPT-7B Sohbet: Konuşmaya Yönelik Sansürsüz BDM
MosaicML, MPT-7B'yi sohbetler için ayarlar, düşük gecikmeye vurgu yapar. 7 milyar parametre mütevazı kurulumlara uyar.
Artıları: gerçek zamanlı; eksileri: karmaşık görevler.
Betiklerle yerel olarak dağıtın. Botlar için harika.
10. Vicuna: Diyalog Odaklı Sansürsüz Model
Vicuna, doğal etkileşimler için konuşma verileri üzerinde ince ayar yapar. Hafif tasarım.
Artıları: ilgi çekici; eksileri: konuşma dışı zayıflıklar.
Topluluk araçları aracılığıyla çalıştırın. Etkileşimli uygulamaları geliştirir.
Sansürsüz BDM'ler İçin Dağıtım En İyi Uygulamaları
Mühendisler, donanıma uygun olması için Q4 veya Q8 gibi niceleme seviyelerini seçerek dağıtımları optimize eder. Ollama veya LM Studio gibi araçlar çalıştırmaları basitleştirirken, Apidog aracılığıyla API'ler ölçeklendirmeyi sağlar.
Ayrıca, VRAM kullanımını izleyin ve belirli alanlar için ince ayar yapın. Güvenlik önlemleri arasında ortamları izole etmek bulunur.
Sansürsüz BDM'lerde Gelecek Trendleri
Yenilikçiler, daha büyük MoE modelleri ve daha iyi abliterasyon teknikleri öngörüyor. Çok modlu yeteneklerle entegrasyon, kullanım alanlarını genişletiyor.
Ancak, düzenleyici baskılar gelişimi etkileyebilir, hibrit yaklaşımları teşvik edebilir.
Sonuç
Bu keşif, kısıtlamasız BDM'lerin yapay zeka uygulamalarında nasıl devrim yarattığını ortaya koyuyor. Dolphin 3.0'ın hassasiyetinden Vicuna'nın diyaloglarına kadar, bu modeller eşsiz bir özgürlük sunuyor. Geliştiriciler, Apidog gibi araçları sorunsuz entegrasyonlar için kullanarak bunları sorumlu bir şekilde kullanıyor. Teknoloji ilerledikçe, bu sansürsüz BDM'ler inovasyonu yönlendirmeye devam ederek araştırma ve geliştirme ortamlarını dönüştürüyor.