無審查 AI 模型有何不同
這個標籤涵蓋了截然不同的事物。經過調整以不拒絕的模型、移除安全層的通用模型，或是沒人限制的小型本地模型。它們的界限位置、回答品質，以及在壓力下是否會重新拒絕，皆有所不同。
兩個都標榜無審查的服務，表現可能截然不同。這個詞只說明了移除了什麼，而非留下了什麼，有用的問題在於留下了什麼。
延伸閱讀
界限實際位於何處
每個嚴謹的服務至少會保留一項限制，誠實的服務會明確指出是哪一項。聲稱沒有任何限制的服務，不是描述不準確，就是沒想清楚。尋找明確的界限，而非無審查的承諾。明確指出單一規則的服務，比暗示無審查的服務更值得信賴。
壓力下拒絕是否會回歸
有些模型會回答第一個問題，但隨著對話繼續會變得謹慎，在幾輪對話後重新滑向保留態度。這是訓練結果的重新主張，而非規則觸發。這很容易測試。問一個困難的問題，然後針對同一主題問一個後續問題，看看第二個回答是否變薄。
模型品質是另一個維度
移除限制並不會提升模型品質，小型模型通常最容易在不加限制的情況下運行。結果可能是什麼都回答得很差。長度是一個快速測試的良好指標。要求一個長篇且結構化的內容；弱模型會以一種拒絕永遠無法揭示的方式崩潰。
背後運行的是什麼
有些服務在自有硬體上運行自有模型。其他服務則將你的文字傳送給大型供應商，並繼承該供應商的條款，無論首頁怎麼說。這比改變答案更能改變對話的處理方式。如果服務對模型含糊其辭，假設文字正在傳送到其他地方。
大家最關心的問題
本地模型比託管模型更好嗎？
它更私密，但通常能力較低，因為能裝在筆記型電腦上的模型都很小。哪種取捨正確，取決於對話還是回答品質對你的用途更重要。
我如何快速測試？
三個問題。一個通常會被拒絕的問題。針對同一主題的後續問題，以查看謹慎是否回歸。一個長篇結構化任務，以查看模型是否好用。十分鐘就能定案。
為什麼有些說無審查卻仍然拒絕？
通常是因為模型訓練時較為謹慎，僅移除了外層。你遇到的拒絕來自訓練結果，無論如何改寫都無法可靠地清除這一點。
在此運行這三個測試問題，並將答案與其他任何地方進行比較。
開始無審查聊天