10 besar LLM tanpa sensor yang bisa dijalankan secara lokal

\n\n## Pendahuluan

Di dunia AI yang berkembang cepat hari ini, permintaan untuk LLM (Large Language Models) tanpa sensor yang bisa dijalankan secara lokal telah meningkat signifikan. Pengguna di berbagai industri membutuhkan alat AI canggih yang bisa dipasang di lokasi untuk meningkatkan privasi, kustomisasi, dan kinerja tanpa batasan konten yang diimpose sebelumnya. LLM tanpa sensor memberikan kebebasan untuk ber eksperimen tanpa hambatan moderasi standar, menjadikan mereka populer di antara peneliti, pengembang, dan bisnis yang mencari solusi berdasar.

Untuk analisis kami, kami mempertimbangkan berbagai model populer berdasarkan kriteria seperti kinerja, kemudahan penggunaan di mesin lokal, tingkat kebebasan konten, fungsi yang didukung, dukungan komunitas, dan harga. Di bawah ini adalah panduan perbandingan mendetail tentang 10 besar LLM tanpa sensor yang bisa dijalankan secara lokal.

Daftar 10 besar LLM tanpa sensor

1. GPT-4All

Deskripsi/ringkasan: GPT-4All adalah LLM opensource fleksibel yang dirancang khusus untuk penggunaan offline dan tanpa sensor. Didukung oleh dekade penelitian transformer, GPT-4All memungkinkan pengguna menjalankan AI interaktif berbahasa tanpa bergantung pada cloud, menjadikan itu solusi ideal untuk setelan eksperimental dan deployan on-premise.

Fitur utama:

• Generasi respons model tanpa batasan
• Desain ringan yang dioptimasi untuk hardware lokal
• Pengembangan dan pembaruan reguler dari komunitas pengembang open-source
• Dukungan cross-platform untuk Windows, macOS, dan Linux

Kelebihan:

• Seluruhnya gratis tanpa biaya berlangganan
• Pembaruan dan pengembangan reguler dari komunitas open-source
• Konfigurasi sangat kustomisasi yang memungkinkan pemakaian menyesuaikan kasus spesifik
• Minimal masalah instalasi karena dokumentasi menyeluruh

Kekurangan:

• Kinerja mungkin diimpa di hardware tingkat rendah
• Masalah kadang-kadang terjadi dalam context retention selama interaksi panjang
• Dukungan formal terbatas di luar forum komunitas

Harga: Gratis dengan akses penuh open-source dan tanpa biaya tersembunyi.

Alternatif: Gunakan model seperti Vicuna atau OpenAssistant jika Anda membutuhkan penahanan conversasi yang lebih kuat.

Ulasan jujur/Kasus penggunaan: GPT-4All paling cocok untuk pengembang dan peneliti yang ingin ber eksperimen dan mengdeploy secepatnya model bahasa tanpa sensor di lingkungan efisien dan fleksibel. Mudah digunakannya menjadikan itu ideal untuk proyek prototip cepat dan proof-of-concept.

2. Llama 2 Tanpa Sensor

Deskripsi/ringkasan: Llama 2 Tanpa Sensor adalah iterasi terbuka dari model LLaMA utama Meta, ditawarkan tanpa banyak lapisan sensor yang biasanya ada di versi komersial. Ini membawa kualitas pemahaman dan generasi bahasa tingkat tinggi ke deployan lokal saat menyediakan kustomisasi dan transparansi yang lebih tinggi.

Fitur utama:

• Kualitas tinggi pemahaman dan generasi bahasa
• Persiapan pra- pelatihan di berbagai dataset
• Opsi API dan unduhan model langsung untuk instalasi lokal
• Pengembangan dan penguatan komunitas dan riset

Kelebihan:

• Kinerja dan pemahaman context luar biasa
• Gratis untuk tujuan akademik dan riset
• Kolam komunitas besar yang menyediakan plugin, wrapper, dan sumber daya tambahan
• Dukungan kuat untuk eksperimen riset dan deployan

Kekurangan:

• Memerlukan hardware relatif kuat untuk kinerja optima
• Pengaturan dan penyesuaian mungkin sulit bagi pemula
• Biaya hardware mungkin meningkat dengan varian model yang lebih besar

Harga: Gratis untuk penggunaan riset dan akademik; detail lisensi komersial mungkin beragam.

Alternatif: Model seperti GPT-J atau Falcon LLM menawarkan kinerja serupa dalam keluaran tanpa sensor dengan persyaratan pemeliharaan dan hardware yang berbeda.

Ulasan jujur/Kasus penggunaan: Llama 2 Tanpa Sensor ideal untuk pengguna canggih di riset akademik dan perusahaan dengan sumber daya komputasi yang signifikan. Kinerjanya yang kuat dalam tugas bahasa membuatnya pilihan teratas untuk organisasi yang membutuhkan keluaran kualitas tinggi dan siap untuk tantangan teknis dalam pengaturan.

3. GPT-J 6B

Deskripsi/ringkasan: GPT-J 6B adalah model transformasi open-source yang dikenal karena keseimbangan antara kecepatan inferensi dan kualitas generasi bahasa. Populer di organisasi yang memerlukan deployan lokal dari LLM tanpa sensor yang masih dapat mengatur berbagai tugas pemrosesan bahasa secara efisien.

Fitur utama:

• Model 6 miliar parameter yang menawarkan keseimbangan yang baik antara kecepatan dan kualitas
• Tersedia di berbagai sumber daya untuk fine-tuning dan dukungan komunitas
• Dioptimasi untuk berbagai tugas generasi teks
• Keluaran tanpa sensor, membuatnya adaptif untuk berbagai aplikasi khusus

Kelebihan:

• Kinerja luar biasa dengan persyaratan hardware relatif modis
• Andal dan efisien untuk riset dan pengembangan
• Adopsi luas dengan banyak varian pra-latih yang tersedia
• Komunitas pengembang kuat untuk dukungan dan integrasi plugin

Kekurangan:

• Mungkin tidak dapat menyamai kinerja model yang lebih besar dalam tugas yang sangat kompleks
• Pengaturan fine-tuning moderat mungkin diperlukan untuk aplikasi domain-spesifik
• Beberapa batas kadang-kadang dalam mengatur jendela konteks yang sangat panjang

Harga: Gratis untuk digunakan sebagai model open-source dengan kontribusi komunitas aktif.

Alternatif: Falcon LLM atau MPT-7B Chat menawarkan pilihan yang layak bergantung pada preferensi pengguna mengenai kecepatan dan kustomisasi.

Ulasan jujur/Kasus penggunaan: GPT-J 6B adalah pilihan kuat untuk perusahaan dan tim penelitian yang mengutamakan keseimbangan antara kinerja dan efisiensi sumber daya. Ini sangat efektif ketika deployan lokal adalah kunci, dan pengembang ingin menyesuaikan model untuk kasus penggunaan tertentu tanpa khawatir batasan konten.

4. Falcon LLM

Deskripsi/ringkasan: Falcon LLM adalah pemimpin terunggul dalam dunia model bahasa tanpa sensor, dikembangkan oleh Technology Innovation Institute. Dipercaya untuk mengurus pemahaman teks yang rumit sementara menjaga kinerja yang dirancang untuk instalasi lokal.

Fitur utama:

• Kinerja terbaru dengan arsitektur inovatif
• Dioptimasi untuk kecepatan dan generasi teks yang mendalam
• Dukungan ekstensif untuk prompt dan konteks yang beragam
• Pembaruan dan penguatan reguler dari tim risetnya

Kelebihan:

• Keluaran kualitas tinggi yang berdiri samping dengan model cloud yang besar
• Dokumentasi jelas dan contoh penggunaan yang membantu integrasi
• Desain moduler yang memungkinkan kustomisasi yang sangat luas
• Proses cepat bahkan di setup GPU yang relatif modis

Kekurangan:

• Masih merupakan ekosistem yang berkembang dengan perbaikan berkelanjutan
• Mungkin memerlukan kemampuan teknis menengah untuk kustomisasi optimal
• Opsi dukungan komersial terbatas dibandingkan dengan model proprietari utama

Harga: Gratis untuk digunakan, dengan lisensi open-source untuk riset dan eksperimen komersial.

Alternatif: Gunakan GPT-J 6B atau MPT-7B Chat jika Anda mencari keseimbangan kinerja yang berbeda atau metode deployan.

Ulasan jujur/Kasus penggunaan: Falcon LLM sangat direkomendasikan untuk profesional dan pecinta riset yang mencari kinerja canggih di lingkungan tanpa sensor. Ini sangat cocok untuk tugas yang memerlukan pemahaman teks yang rumit dan inferensi cepat di hardware lokal.

5. MPT-7B Chat

Deskripsi/ringkasan: Model MPT-7B Chat, dikembangkan oleh MosaicML, adalah LLM tanpa sensor yang fleksibel yang particularly berfungsi ketika di-deploy secara lokal. Model ini dirancang untuk memberikan kemampuan konversasi dan interaktif yang kuat, menjadikan itu pilihan menarik untuk mereka yang membutuhkan fungsi chat tanpa sensor.

Fitur utama:

• Model 7 miliar parameter yang disesuaikan untuk interaksi konversasi
• Didisain untuk deployan lokal yang cepat dan responsif
• Memasukkan sejarah konversasi melalui teknik retensi konteks
• Dokumentasi terbuka dan saluran dukungan komunitas

Kelebihan:

• Baik untuk aplikasi berbasis chat dan interaksi waktu nyata
• Latensi rendah dan proses lokal yang efisien
• Akses gratis dengan lisensi open-source sederhana
• Mudah diintegrasikan ke dalam solusi chat kustom atau bot pelayanan pelanggan

Kekurangan:

• Mungkin kesulitan dalam tugas semantik yang sangat kompleks dengan model yang lebih besar dan khusus
• Kadang-kadang terjadi drift konteks di konversasi yang sangat panjang
• Memerlukan pemantauan selama kondisi beban puncak di sistem yang kurang kuat

Harga: Gratis dan seluruhnya open-source dengan petunjuk instalasi sederhana.

Alternatif: Vicuna dan GPT-4All menawarkan kemampuan yang serupa jika Anda membutuhkan opsi pengaturan fine-tuning atau mekanisme chat yang berbeda.

Ulasan jujur/Kasus penggunaan: MPT-7B Chat paling cocok untuk pengembang yang membangun antarmuka layanan pelanggan, bot chat interaktif, atau alat AI berbahasa di tempat. Instalasi lokalnya yang mudah dan keluaran tanpa sensor membuatnya kandidat utama untuk bisnis yang membutuhkan solusi conversasi yang cepat, privat, dan efektif.

6. BLOOM

Deskripsi/ringkasan: BLOOM adalah model multibahasa cerdas yang dikembangkan oleh inisiatif BigScience, berusaha untuk menyediakan generasi bahasa tanpa sensor di berbagai bahasa. Didisain untuk berjalan secara lokal di sistem kuat, memberi risetawan dan pengembang alat unik yang melewati batas bahasa tanpa batasan sensor.

Fitur utama:

• Mendukung lebih dari 50 bahasa, menjadikan salah satu LLM terdiversifikasi
• Desain open-source dengan pembaruan komunitas
• Arsitektur deep learning tingkat tinggi
• Persiapan pra-pelatihan di berbagai data multibahasa

Kelebihan:

• Sangat fleksibel untuk aplikasi bahasa global
• Data pelatihan mendalam menjamin keluaran tanpa sensor yang kaya
• Gratis untuk tujuan riset dan akademik
• Kesejalanan kuat dengan praktik AI etis melalui pengawasan komunitas

Kekurangan:

• Memerlukan hardware yang kuat untuk deployan lokal, khususnya di tingkat parameter yang lebih tinggi
• Kompleksitas dalam fine-tuning untuk bahasa non-Inggris mungkin muncul
• ...