Top 10 Melhores LLMs Descensurados que Você Pode Executa Localmente

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Introdução

No cenário atual da IA em constante evolução, a demanda por LLMs (Modelos de Linguagem Grande) descensurados que podem ser executados localmente aumentou significativamente. Usuários de diversas indústrias necessitam de ferramentas de IA poderosas que possam ser implantadas em instalações locais para aprimorar a privacidade, personalização e desempenho sem as restrições de limitações de conteúdo pré-impostas. Os LLMs descensurados oferecem a liberdade de experimentar sem a burocracia da moderação padrão, o que os torna populares entre pesquisadores, desenvolvedores e empresas em busca de soluções personalizadas.

Para nossa análise, revisamos cuidadosamente vários modelos populares com base em critérios, como desempenho, facilidade de implantação em máquinas locais, extensão da liberdade de conteúdo, funcionalidades suportadas, suporte da comunidade e preço. A seguir, apresentamos nosso guia comparativo detalhado dos top 10 melhores LLMs descensurados que você pode executar localmente.

Lista dos Top 10 Melhores LLMs Descensurados

1. GPT-4All

Visão Geral/Descrição: GPT-4All é um modelo de LLM aberto e versatile, projetado especificamente para uso offline e descensurado. Ele constrói sobre décadas de pesquisa de transformador, permitindo que os usuários executem AI conversacional interativa sem depender da nuvem, tornando-o uma solução ideal para configurações experimentais e implantações em instalações locais.

Recursos Chave:

• Geração de resposta do modelo sem restrições
• Design leve otimizado para hardware local
• Desenvolvimento e atualizações ativas lideradas pela comunidade
• Suporte multiplataforma para Windows, macOS e Linux

Prós:

• Totalmente gratuito sem taxas de assinatura
• Atualizações e aprimoramentos regulares da comunidade de código aberto
• Configuração altamente personalizável que permite adaptação a casos de uso específicos
• Pouco esforço de instalação devido à documentação extensiva

Contras:

• O desempenho pode ser impactado em hardware de menor custo
• Algumas questões com retenção de contexto em interações longas
• Suporte formal limitado além de fóruns da comunidade

Preço: Gratuito, com plena acessibilidade de código aberto e sem custos ocultos.

Alternativas: Considere modelos como Vicuna ou OpenAssistant se você precisar de uma retenção de conversa mais robusta.

Avaliação Honesta/Caso de Uso: GPT-4All é ideal para desenvolvedores e pesquisadores que procuram experimentar e implantar rapidamente um modelo de linguagem descensurado em um ambiente econômico, flexível e sem censura. Sua facilidade de uso o torna excelente para projetos de prova de conceito e prototipagem rápida.

2. Llama 2 Descensurado

Visão Geral/Descrição: Llama 2 Descensurado é uma iteração aberta dos modelos de bandeira LLaMA da Meta, oferecidos sem muitas das camadas de censura Typically found in commercial versions. It brings state-of-the-art natural language processing capabilities to local deployments while providing increased customization and transparency.

Recursos Chave:

• Compreensão e geração de linguagem de alta qualidade
• Amplo treinamento prévio em conjuntos de dados diversos
• Opções de API e download direto do modelo para instalações locais
• Melhorias lideradas pela comunidade e pela pesquisa

Prós:

• Desempenho e compreensão de contexto excelentes
• Gratuito para fins acadêmicos e de pesquisa
• Grande pool de comunidade fornecendo plugins, wrappers e recursos adicionais
• Forte suporte para experimentos e implantações de pesquisa

Contras:

• Requer hardware relativamente poderoso para desempenho ideal
• Configuração e ajuste fino pode ser desafiador para iniciantes
• Custo de hardware pode aumentar com variantes de modelo maiores

Preço: Gratuito para uso acadêmico e de pesquisa; detalhes de licenciamento comercial podem variar.

Alternativas: Modelos como GPT-J ou Falcon LLM oferecem desempenho comparável em termos de saída descensurada com requisitos de ajuste e hardware diferentes.

Avaliação Honesta/Caso de Uso: Llama 2 Descensurado é ideal para usuários avançados em pesquisa acadêmica e empresas com recursos de computação substanciais. Seu sólido desempenho em tarefas de linguagem o torna uma escolha principal para organizações que necessitam de saídas de alta qualidade e estão preparadas para alguns desafios de configuração técnica.

3. GPT-J 6B

Visão Geral/Descrição: GPT-J 6B é um modelo de transformador de código aberto conhecido por sua_balance entre velocidade de inferência e qualidade de geração de linguagem. É popular entre organizações que precisam de implantação local de um LLM descensurado que ainda possa lidar com uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural de forma eficiente.

Recursos Chave:

• Um sólido modelo de 6 bilhões de parâmetros que oferece um bom equilíbrio entre velocidade e qualidade
• Alta disponibilidade de guias de ajuste fino e suporte da comunidade
• Otimizado para uma ampla gama de tarefas de geração de texto
• Saídas descensuradas, tornando-o adaptável a vários aplicativos de nicho

Prós:

• Desempenho excelente com requisitos de hardware relativamente modestos
• Confiável e eficiente tanto para pesquisa quanto para desenvolvimento
• Adoção ampla com várias variantes pré-treinadas disponíveis
• Forte comunidade de desenvolvedores para suporte e integrações de plugins

Contras:

• Não pode corresponder ao desempenho de modelos maiores em tarefas muito complexas
• Ajuste fino moderado pode ser necessário para aplicativos específicos de domínio
• Algumas limitações ocasionais no manuseio de janelas de contexto muito longas

Preço: Gratuito para usar como modelo de código aberto com contribuições ativas da comunidade.

Alternativas: Falcon LLM ou MPT-7B Chat oferecem alternativas viáveis dependendo das preferências do usuário em relação à velocidade e personalização.

Avaliação Honesta/Caso de Uso: GPT-J 6B é uma escolha robusta para startups e equipes de pesquisa que priorizam o equilíbrio entre desempenho e eficiência de recursos. É particularmente eficaz quando a implantação local é essencial, e os desenvolvedores pretendem ajustar o modelo para casos de uso específicos sem se preocupar com restrições de conteúdo.

4. Falcon LLM

Visão Geral/Descrição: Falcon LLM é um líder emergente no domínio dos modelos de linguagem descensurados, desenvolvido pelo Technology Innovation Institute. Ele é notável por sua impressionante capacidade de lidar com nuances de compreensão textual enquanto mantém o desempenho feito para instalações locais.

Recursos Chave:

• Desempenho de ponta com uma arquitetura inovadora
• Otimizado para ambas a velocidade e a geração de texto abrangente
• Suporte extensivo para prompts complexos e contextos variados
• Atualizações e melhorias regulares de sua equipe de P&D dedicada

Prós:

• Saída de alta qualidade que se equipara a modelos maiores e baseados em nuvem
• Documentação clara e exemplos de uso que auxiliam na integração fácil
• Design modular que permite uma personalização extensiva
• Processamento rápido mesmo em configurações de GPU relativamente modestas

Contras:

• Ainda um ecossistema em desenvolvimento com refinamentos em andamento
• Pode exigir habilidades técnicas intermediárias para a personalização ideal
• Opções de suporte comercial limitadas em comparação com modelos proprietários mainstream

Preço: Gratuito para usar, com licenciamento de código aberto para pesquisa e experimentos comerciais.

Alternativas: Considere GPT-J 6B ou MPT-7B Chat se você estiver procurando por diferentes equilíbrios de desempenho ou métodos de implantação.

Avaliação Honesta/Caso de Uso: Falcon LLM é altamente recomendado para profissionais e entusiastas da pesquisa que procuram um desempenho de ponta em um ambiente descensurado. Ele é bem-sucedido em tarefas que exigem uma compreensão sutil da linguagem e inferência de alta velocidade em hardware local.