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Como os modelos de IA sem censura diferem

2 min de leitura

Como os modelos de IA sem censura diferem

O rótulo abrange coisas muito diferentes. Um modelo ajustado para não recusar, um modelo geral com a camada de segurança removida ou um modelo local pequeno que ninguém se preocupou em restringir. Eles diferem na posição do limite, na qualidade das respostas e se a recusa retorna sob pressão.

Dois serviços descritos como sem censura podem se comportar de forma completamente diferente. A palavra indica o que foi removido, não o que resta, e as perguntas úteis são sobre o que sobrou.

Nesta página
  1. Onde o limite realmente está
  2. Se a recusa retorna sob pressão
  3. A qualidade do modelo é um eixo separado
  4. O que está por trás disso
  5. Perguntas que as pessoas fazem primeiro

Onde o limite realmente está

Todo serviço sério mantém pelo menos um, e os honestos dizem qual. Um serviço que afirma não ter limites de forma alguma está ou não se descrevendo com precisão ou não pensou sobre isso. Procure um limite declarado em vez de uma promessa de nenhum limite. Um serviço que nomeia sua única regra é mais fácil de confiar do que um serviço que implica não ter nenhuma.

Se a recusa retorna sob pressão

Alguns modelos respondem à primeira pergunta e ficam mais cautelosos à medida que a conversa continua, voltando a usar ressalvas após algumas rodadas. Isso é o treinamento se reafirmando, não uma regra sendo acionada. É fácil testar. Faça uma pergunta difícil e, em seguida, uma pergunta de acompanhamento sobre o mesmo assunto e veja se a segunda resposta é mais superficial.

A qualidade do modelo é um eixo separado

Remover restrições não melhora um modelo, e modelos pequenos são frequentemente os mais fáceis de executar sem eles. O resultado pode ser um chat que responde a qualquer coisa de forma ruim. O comprimento é um bom proxy em um teste rápido. Peça algo longo e estruturado; um modelo fraco se desfaz de uma maneira que nenhuma recusa jamais revelaria.

O que está por trás disso

Alguns serviços executam seu próprio modelo em seu próprio hardware. Outros passam seu texto para um grande provedor e herdam os termos desse provedor, independentemente do que diz a página inicial. Isso muda o que acontece com a conversa mais do que muda as respostas. Onde um serviço é vago sobre o modelo, assuma que o texto está indo para outro lugar.

Perguntas que as pessoas fazem primeiro

Um modelo local é melhor que um modelo hospedado?

É mais privado e geralmente menos capaz, porque um modelo que cabe em um laptop é pequeno. Qual troca é a correta depende se a conversa ou a qualidade da resposta importa mais para o que você está fazendo.

Como testar um rapidamente?

Três perguntas. Uma que normalmente seria recusada. Uma pergunta de acompanhamento sobre o mesmo assunto, para ver se a cautela retorna. Uma tarefa longa e estruturada, para ver se o modelo é bom. Dez minutos resolvem isso.

Por que alguns dizem sem censura e ainda assim recusam?

Normalmente porque o modelo foi treinado com cautela e apenas a camada externa foi removida. A recusa que você encontra vem do treinamento, e nenhuma quantidade de reformulação limpa isso de forma confiável.

Execute essas três perguntas de teste aqui e compare as respostas com qualquer outro lugar.

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