أفضل 10 نماذج لغوية كبيرة غير مفلترة يمكنك تشغيلها محلياً

\n\n## المقدمة

في ظل تطور مشهد الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة، ازداد الطلب على النماذج اللغوية الكبيرة غير المفلترة التي تعمل محلياً بشكل ملحوظ. يحتاج المستخدمون في مختلف الصناعات إلى أدوات ذكاء اصطناعي قوية يمكن نشرها على منشآت خاصة بهم لتعزيز الخصوصية والتخصيص والأداء دون القيود الناتجة عن فرض رقابة مسبقة على المحتوى. توفر النماذج اللغوية الكبيرة غير المفلترة الحرية للتجربة دون العوائق النموذجية للتوسط الموحد، مما يجعلها شائعة بين الباحثين والمطورين والشركات الباحثة عن حلول مصممة خصيصاً.

لقد قمنا في تحليلنا بمراجعة عدة نماذج مشهورة بناءً على معايير مثل الأداء وسهولة النشر على الأجهزة المحلية ومدى حرية المحتوى والوظائف المدعومة والدعم المجتمعي والتسعير. فيما يلي دليلنا المقارن التفصيلي لأفضل 10 نماذج لغوية كبيرة غير مفلترة يمكنك تشغيلها محلياً.

قائمة أفضل 10 نماذج لغوية كبيرة غير مفلترة

1. GPT-4All

نظرة عامة/الوصف:
يُعد GPT-4All نموذج لغة مفتوح المصدر متعدد الاستخدامات مصمم خصيصاً للاستخدام دون اتصال ودون رقابة. يأتي هذا النموذج نتيجة لعقود من البحوث في مجالات الترانسفورمرز، مما يمكّن المستخدمين من تشغيل ذكاء اصطناعي تفاعلي ومحادثاتي دون الاعتماد على السحابة، مما يجعله حلاً مثالياً للتجارب والنشر المحلي.

الميزات الرئيسية:

• توليد استجابات غير مقيدة
• تصميم خفيف مُحسَّن لأجهزة الكمبيوتر المحلية
• تطوير نشط يقوده المجتمع مع تحديثات منتظمة
• دعم متعدد الأنظمة مثل ويندوز، macOS، ولينكس

الإيجابيات:

• مجاني تماماً دون رسوم اشتراك
• تحديثات دورية وتحسينات من مجتمع المصادر المفتوحة
• إعداد قابل للتخصيص بدرجة عالية ليناسب الاستخدامات الخاصة
• سهولة التركيب بفضل الوثائق الشاملة

السلبيات:

• قد يتأثر الأداء على الأجهزة ذات الإمكانيات المحدودة
• مشاكل عرضية في الحفاظ على السياق خلال التفاعلات المطولة
• دعم رسمي محدود إلى جانب المنتديات المجتمعية

التسعير:
مجاني، مع وصول كامل لمصدر الكود المفتوح دون تكاليف خفية.

البدائل:
يمكن التفكير في نماذج مثل Vicuna أو OpenAssistant إذا كنت بحاجة إلى احتفاظ أقوى بالسياق الحواري.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يُعد GPT-4All مثالياً للمطورين والباحثين الباحثين عن تجربة سريعة ونشر نموذج لغوي غير مفلتر في بيئة مرنة وبتكلفة فعّالة. سهولة استخدامه تجعله ممتازًا لمشاريع إثبات المفهوم والنماذج التجريبية السريعة.

2. Llama 2 Uncensored

نظرة عامة/الوصف:
Llama 2 Uncensored هو نسخة مفتوحة من نماذج LLaMA الرئيسية لشركة ميتا، مقدم دون الكثير من طبقات الرقابة الموجودة عادةً في الإصدارات التجارية. يوفر هذا النموذج قدرات معالجة لغة طبيعية متقدمة للنشر المحلي مع تقديم تخصيص وزيادة الشفافية.

الميزات الرئيسية:

• فهم لغوي عالي الجودة وتوليد نصوص متقنة
• تدريب مسبق مكثف على مجموعات بيانات متنوعة
• خيارات لتحميل النموذج مباشرة أو عبر واجهة برمجة التطبيقات للنشر المحلي
• تحسينات مدفوعة بالمجتمع والبحث العلمي

الإيجابيات:

• أداء متميز وفهم عميق للسياق
• مجاني للأغراض الأكاديمية والبحثية
• مجتمع كبير يقدم إضافات وإطارات مساعدة وموارد إضافية
• دعم قوي للتجارب البحثية والنشر

السلبيات:

• يتطلب أجهزة قوية نسبياً لتحقيق الأداء الأمثل
• إعداد النموذج وضبطه قد يشكل تحديًا للمبتدئين
• قد ترتفع تكلفة الأجهزة مع النسخ ذات الحجم الأكبر

التسعير:
مجاني للأغراض البحثية والأكاديمية؛ تفاصيل الترخيص التجاري قد تختلف.

البدائل:
نماذج مثل GPT-J أو Falcon LLM تقدم أداءً مماثلاً من حيث الإنتاج غير المفلتر بمتطلبات ضبط وأجهزة مختلفة.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يُعد Llama 2 Uncensored مثالياً للمستخدمين المتقدمين في البحث الأكاديمي والشركات التي تمتلك موارد حسابية كبيرة. أداؤه القوي في المهام اللغوية يجعله الخيار الأول للمؤسسات التي تحتاج إلى مخرجات عالية الجودة ومستعدة للتعامل مع بعض تحديات الإعداد الفني.

3. GPT-J 6B

نظرة عامة/الوصف:
يُعد GPT-J 6B نموذج ترانسفورمر مفتوح المصدر معروف بتوازنه بين سرعة الاستدلال وجودة توليد اللغة. يحظى بشعبية لدى المنظمات التي تتطلب نشر نموذج لغوي كبير غير مفلتر محلياً وقادر على التعامل مع مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية بكفاءة.

الميزات الرئيسية:

• نموذج مكون من 6 مليارات معامل يقدم خليطاً جيداً من السرعة والجودة
• توفر واسع لإرشادات الضبط والدعم المجتمعي
• تم تحسينه لمجموعة واسعة من مهام توليد النصوص
• مخرجات غير مفلترة مما يجعله قابل للتكيف مع تطبيقات متخصصة

الإيجابيات:

• أداء ممتاز مع متطلبات أجهزة معتدلة نسبياً
• موثوق وكفء في كل من البحث والتطوير
• تبني واسع مع العديد من النسخ المدربة مسبقاً
• مجتمع مطورين نشط للدعم والاندماج مع الإضافات

السلبيات:

• قد لا يضاهي أداء النماذج الأكبر في المهام المعقدة جداً
• قد يحتاج إلى تعديل متوسط للتطبيقات في مجالات معينة
• بعض القيود العرضية في التعامل مع نوافذ السياق الطويلة

التسعير:
مجاني للاستخدام كنموذج مفتوح المصدر مع مساهمات نشطة من المجتمع.

البدائل:
يمكن النظر في Falcon LLM أو MPT-7B Chat كبدائل تعتمد على تفضيلات المستخدم فيما يتعلق بالسرعة والتخصيص.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يعد GPT-J 6B خيارًا متينًا للشركات الناشئة وفرق البحث التي تضع في اعتبارها التوازن بين الأداء وكفاءة الموارد. هو فعال بشكل خاص عند الحاجة إلى نشر محلي، ومع نية المطورين لضبط النموذج وفقًا لاستخدامات محددة دون القلق بشأن قيود المحتوى.

4. Falcon LLM

نظرة عامة/الوصف:
يعتبر Falcon LLM رائدًا ناشئًا في مجال النماذج اللغوية غير المفلترة، تم تطويره بواسطة معهد ابتكار التكنولوجيا. يتميز بقدرته اللافتة على التعامل مع الفهم الدقيق للنصوص مع الحفاظ على أداء مناسب للنشر المحلي.

الميزات الرئيسية:

• أداء متطور باستخدام بنية مبتكرة
• تحسين لكل من السرعة وتوليد النصوص الشامل
• دعم واسع للموجهات المعقدة والسياقات المتنوعة
• تحديثات وتحسينات منتظمة من فريق البحث والتطوير المخصص

الإيجابيات:

• مخرجات عالية الجودة تنافس النماذج الأكبر المعتمدة على السحابة
• وثائق واضحة وأمثلة استخدام تسهل الدمج
• تصميم معياري يسمح بتخصيص واسع
• معالجة سريعة حتى على إعدادات GPU المتوسطة

السلبيات:

• نظام بيئي لا يزال قيد التطوير مع بعض التحسينات الجارية
• قد يتطلب مهارات تقنية متوسطة للحصول على أفضل تخصيص
• دعم تجاري محدود مقارنة بالنماذج الاحتكارية الرئيسية

التسعير:
مجاني للاستخدام، مع ترخيص مفتوح المصدر للأبحاث والتجارب التجارية.

البدائل:
يمكن النظر في GPT-J 6B أو MPT-7B Chat إذا كنت تبحث عن توازن مختلف في الأداء أو طرق نشر بديلة.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يوصى بـ Falcon LLM بشدة للمهنيين وعشاق البحث الذين يبحثون عن أداء متطور في بيئة غير مفلترة. إنه مناسب جداً للمهام التي تتطلب فهمًا دقيقًا للغة وسرعة استدلال عالية على الأجهزة المحلية.

5. MPT-7B Chat

نظرة عامة/الوصف:
نموذج MPT-7B Chat، المطور من قِبل MosaicML، هو نموذج لغة غير مفلتر مرن يبرز بشكل خاص عند نشره محلياً. يتم تصميم هذا النموذج لتقديم قدرات محادثة متينة، مما يجعله خياراً جذاباً لأولئك الذين يحتاجون إلى وظائف دردشة متقدمة دون رقابة.

الميزات الرئيسية:

• نموذج من 7 مليارات معامل مُحسَّن للتفاعلات الحوارية
• مصمم للنشر المحلي مع إعداد سريع واستجابة فورية
• يدمج تاريخ المحادثات عبر تقنيات الحفاظ على السياق
• وثائق مفتوحة وقنوات دعم مجتمعية

الإيجابيات:

• ممتاز لتطبيقات الدردشة والتفاعلات اللحظية
• زمن استجابة منخفض ومعالجة محلية فعّالة
• وصول مجاني مع اتفاقية ترخيص مفتوحة المصدر بالكامل
• سهل الدمج في حلول الدردشة المخصصة أو بوتات خدمة العملاء

السلبيات:

• قد يجد صعوبة في المهام الدلالية المعقدة مقارنة بالنماذج المتخصصة الأكبر
• انحراف السياق العرضي في المحادثات المطولة جداً
• يتطلب مراقبة دقيقة أثناء فترات الذروة على الأنظمة الأقل كفاءة

التسعير:
مجاني ومفتوح المصدر بالكامل مع إرشادات تركيب واضحة.

البدائل:
يمكن اعتبار Vicuna و GPT-4All كخيارات بديلة إذا كنت بحاجة إلى خيارات ضبط إضافية أو آليات دردشة بديلة.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يعد MPT-7B Chat الأفضل للمطورين الذين يبنون واجهات دعم العملاء أو بوتات الدردشة التفاعلية أو أدوات الذكاء الاصطناعي للمحادثة الداخلية. سهولة نشره محلياً وإنتاجه غير المفلتر يجعله مرشحاً أساسياً للشركات التي تحتاج إلى حلول محادثة سريعة وخاصة وفعالة.

6. BLOOM

نظرة عامة/الوصف:
يعد BLOOM نموذجاً متعدد اللغات رائداً تم تطويره من قِبل مبادرة BigScience، ويهدف إلى تقديم توليد نصوص غير مفلترة عبر عدة لغات. تم تصميمه للعمل محلياً على الأنظمة القوية، مما يوفر للباحثين والمطورين أداة فريدة تتخطى الحواجز اللغوية دون قيود على المحتوى.

الميزات الرئيسية:

• يدعم أكثر من 50 لغة، مما يجعله واحداً من أكثر النماذج تنوعاً
• تصميم مفتوح المصدر مع تحديثات يقودها المجتمع
• بنية التعلم العميق المتطورة
• تدريب مسبق مكثف على مجموعة واسعة من البيانات متعددة اللغات

الإيجابيات:

• متعدد الاستخدامات لتطبيقات لغوية عالمية
• بيانات تدريب شاملة تضمن مخرجات غنية وغير مفلترة
• مجاني للأغراض البحثية والأكاديمية
• توافق قوي مع ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية بفضل إشراف المجتمع

السلبيات:

• يتطلب أجهزة قوية للنشر المحلي، خاصة عند أعداد المعاملات العالية
• قد تظهر تحديات في ضبط النموذج للغات غير الإنجليزية
• حجم النموذج الكبير قد يشكل تحدياً للإعدادات الصغيرة

التسعير:
مجاني ومفتوح المصدر تماماً للأغراض غير التجارية والبحثية؛ وقد تتطلب التراخيص التجارية مفاوضات.

البدائل:
يمكن النظر في Llama 2 Uncensored و Falcon LLM كبدائل إذا لم يكن الجانب متعدد اللغات ذا أولوية مقارنة بالأداء الخام.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يُعد BLOOM مثالياً للمؤسسات البحثية والشركات التي تتطلب حل ذكاء اصطناعي متعدد اللغات مع قدرات توليد غير مفلترة. إنه مفيد بشكل خاص للمشاريع التي تشمل تنوعاً لغوياً أو تحتاج إلى سياق ثقافي غني في المخرجات.

7. Vicuna

نظرة عامة/الوصف:
يحظى Vicuna باهتمام سريع كنموذج لغوي كبير غير مفلتر يتفوق في توليد الحوارات. تم تطويره من خلال جهود مجتمعية وضبط دقيق للنماذج مفتوحة المصدر القائمة، حيث يستفيد Vicuna من أفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة دون تصفية محتوى زائدة، وموجه للنشر المحلي بفعالية.

الميزات الرئيسية:

• مُحسَّن خصيصاً لمهام الحوار والتفاعل
• ضبط دقيق على مجموعات بيانات محادثات كبيرة لتفاعل طبيعي
• تصميم خفيف مناسب للنشر المحلي بكفاءة
• تحسينات وتحديثات مستمرة من مجتمع مفتوح المصدر حيوي

الإيجابيات:

• يقدم حوارات طبيعية وجذابة للغاية
• مفيد بشكل خاص لتطوير بوتات الدردشة وسرد القصص التفاعلي
• متاح مجاناً دون أي رسوم إضافية
• سهل النشر على الأجهزة الشائعة مع سكريبتات متاحة من المجتمع

السلبيات:

• قد يحتاج إلى ضبط إضافي أحياناً لمفردات مجالات محددة
• أداء محدود في المهام غير الحوارية
• قد يختلف دعم المجتمع من حيث الاستجابة مقارنةً بالمنصات التجارية

التسعير:
مجاني ومفتوح المصدر، مما يضمن عدم وجود حواجز مادية للدخول.

البدائل:
يمكن النظر في GPT-4All و MPT-7B Chat كبدائل من حيث قدرات المحادثة بناءً على المتطلبات الفردية.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يُعد Vicuna الخيار الأمثل للمطورين والفرق الإبداعية التي تحتاج إلى نموذج لغوي للمحادثة سواء للدردشة التفاعلية أو أنظمة السرد القصصي أو حلول خدمة العملاء. تدفق الحوار الطبيعي وطبيعته غير المفلترة يجعلان منه منافساً قوياً في سوق الذكاء الاصطناعي الحواري.

8. Guanaco

نظرة عامة/الوصف:
يُعد Guanaco نموذجاً لغوياً كبيراً غير مفلتر في طور التطوير، صُمم لتلبية احتياجات المطورين والمهتمين الذين يرغبون في ذكاء اصطناعي توليدي قوي بدون قيود مسبقة. يركز هذا النموذج على تقديم أداء قريب من النصوص البشرية يمكن تشغيله بشكل موثوق على الأنظمة المحلية.

الميزات الرئيسية:

• بنية مُحسنة لتوليد نصوص عالية الجودة
• مُحسَّن للتنفيذ المحلي مع تقليل العبء الحوسبي
• يتم صيانته بانتظام مع تحسينات مجتمعية
• مرونة في التكيف مع مختلف مهام معالجة اللغة

الإيجابيات:

• أداء توليدي ممتاز مناسب لإنشاء المحتوى
• توفر مفتوح المصدر يضمن الشفافية والقابلية للتعديل
• إمكانية التوسع بكفاءة من الأجهزة المتواضعة إلى العالية
• تركيز قوي على الحفاظ على جودة المخرجات بصيغة غير مفلترة

السلبيات:

• قد يتطلب تدخل المستخدم أحياناً لتفادي بعض التناقضات في النص
• لا توجد وثائق شاملة مثل بعض الأنظمة الأكبر حجماً
• ضبط النموذج لمجالات محددة قد يتطلب جهدًا كبيرًا

التسعير:
مجاني ومفتوح المصدر، معتمد على مساهمات المجتمع في التحسين المستمر.

البدائل:
يمكن مقارنة أداء Guanaco مع GPT-J 6B و Falcon LLM من حيث قدراته على التوليد غير المفلتر.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يعتبر Guanaco مناسباً لمنشئي المحتوى والباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى نموذج قابل للتكيف ونشره محلياً قادر على توليد نصوص إبداعية وغير مفلترة. يمثل توازناً بين جودة المخرجات وكفاءة الحوسبة، مما يجعله خياراً جديراً بالاهتمام لمختلف مشاريع الذكاء الاصطناعي.

9. RWKV

نظرة عامة/الوصف:
يُعد RWKV إدخالاً فريداً بين النماذج غير المفلترة، حيث يمزج بين قوة الشبكات العصبية التكرارية (RNN) وبنى الترانسفورمرز لتقديم نموذج فعّال وقوي في توليد اللغة. قدرته على العمل محلياً تجعله خياراً مثيراً للمستخدمين الباحثين عن نهج مبتكر في الحصول على مخرجات ذكاء اصطناعي غير مفلترة.

الميزات الرئيسية:

• بنية هجينة تجمع بين كفاءة الشبكات العصبية التكرارية وقوة الترانسفورمر
• تصميم مبسط مُحسَّن للنشر المحلي على الأجهزة ذات الإمكانيات المحدودة
• نهج مبتكر للتعامل مع السياقات الطويلة
• مفتوح المصدر بالكامل مع تعاون نشط من المجتمع

الإيجابيات:

• استخدام موارد أقل مقارنة بالنماذج المبنية على الترانسفورمر التقليدية
• فعال في التعامل مع تسلسلات طويلة والحفاظ على السياق
• مرن ويسهل دمجه في إعدادات البحث التجريبية
• البنية الفريدة توفر رؤى جديدة في معالجة اللغة

السلبيات:

• لا يزال في مرحلة النضوج مع بعض النقاط التي تحتاج إلى تحسين في الضبط
• قد يتطلب إعدادات إضافية لتحقيق الأداء الأمثل
• دعم المجتمع في طور النمو وليس بمستوى النماذج الأقدم

التسعير:
مجاني ومفتوح المصدر بالكامل دون تكاليف ترخيص.

البدائل:
لأولئك الذين يفضلون التصاميم التقليدية للترانسفورمر، يمكن النظر في GPT-J 6B أو Falcon LLM كبدائل تقدم معايير أداء معروفة.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يُعد RWKV مثالياً للباحثين والمطورين المهتمين بالتجارب على بنى نماذج مبتكرة تدفع حدود توليد اللغة غير المفلترة. كفاءته تجعله خياراً ممتازاً في البيئات ذات الموارد الحسابية المحدودة مع تقديم أداء قوي.

10. OpenAssistant

نظرة عامة/الوصف:
يعد OpenAssistant مشروعاً يقوده المجتمع تم تطويره لمحاكاة وتعزيز خصائص الذكاء الاصطناعي التفاعلي الحديث في بيئة غير مفلترة. تم تصميمه ليعمل محلياً، مما يوفر للمستخدمين بديلاً قوياً عن الحلول التجارية دون فلاتر مدمجة للمحتوى.

الميزات الرئيسية:

• تركيز قوي على الحوار والمحادثات الموجهة لمهام محددة
• نهج أخلاقي قائم على الشفافية بقيادة المجتمع
• بنية معيارية تسمح بالتحسين والتخصيص المستمر
• مصمم للنشر المحلي مع سكريبتات دعم شاملة

الإيجابيات:

• يشجع على نهج يعتمد على المجتمع مع تحديثات منتظمة
• مرن للغاية لمختلف أدوار المحادثة والمساعدة
• قدرات حوارية قوية مع تركيز على التفاعل الطبيعي
• مخرجات غير مفلترة تماماً، مثالية للمشاريع المبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي

السلبيات:

• قد يتطلب مستوى أعلى من المعرفة التقنية للإعداد والصيانة
• الطبيعة المتطورة للمشروع قد تُسبب بعض التباينات
• قد تتأخر الوثائق عن وتيرة التطوير السريعة

التسعير:
مجاني للاستخدام مع ترخيص مفتوح المصدر يدعم النشر المحلي والتخصيص.

البدائل:
يمكن النظر في Vicuna و GPT-4All كبدائل إذا كنت تبحث عن استقرار إضافي أو سهولة في الإعداد.

مراجعة صادقة/حالة استخدام:
يُعد OpenAssistant الخيار الأمثل للمطورين والمجتمعات التي تقدر الشفافية والمرونة والحرية في التجربة دون قيود الرقابة. إن تطويره المستمر وتصميمه المعياري يجعلان منه خياراً مثيراً لتجارب الذكاء الاصطناعي التفاعلي المصمم حسب الطلب.

الخاتمة

يظل مشهد النماذج اللغوية الكبيرة غير المفلترة المتاحة للنشر المحلي ديناميكيًا ومتنوّعًا بقدر ما هو متجدد. من نماذج مثل GPT-4All وLlama 2 Uncensored—التي تقدم فهمًا لغويًا شاملاً—إلى محركات الحوار المتخصصة مثل Vicuna وOpenAssistant، يقدم كل خيار نقاط قوة وتحديات خاصة به. لقد قمنا بإعداد قائمة العشرة الأوائل لمساعدتك في التنقل بين هذه الخيارات، مع مراعاة التوازن بين الأداء وسهولة النشر والمرونة في تجاوز القيود التقليدية للمحتوى.

بالنسبة للمطورين والباحثين المهتمين بالخصوصية وقابلية التخصيص، تمثل هذه النماذج تقدماً ملحوظاً في نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي محلياً. سواء كنت تقوم بإنشاء وكيل حواري متطور، أو تجربة توليد محتوى إبداعي، أو تطوير تطبيقات في مجالات محددة، توفر الطبيعة غير المفلترة لهذه النماذج الحرية والابتكار. يجب أن تضع في اعتبارك أن الأداء مهم، ولكن من الضروري أيضًا مطابقة النموذج مع إمكانيات الأجهزة ومتطلبات المشروع. ننصح بتجربة عدة نماذج في قياسات صغيرة قبل الالتزام بنشر واسع النطاق.

باختصار، فإن مستقبل النماذج اللغوية الكبيرة غير المفلترة العاملة محلياً مشرق، حيث يقدم كل من هذه النماذج شيئاً فريداً لمجموعة متنوعة من التطبيقات. اختر النموذج المبني على احتياجاتك الخاصة — سواء من حيث التكلفة أو الأداء أو المرونة — واستعد للشروع في رحلة ينطلق فيها إبداعك دون قيود الرقابة الزائدة.