¡EJECUTA tu propio ChatGPT en LOCAL gratis y sin censura! (LM Studio + Mixtral)

Summary

Este vídeo explora la arquitectura 'Mixture of Experts' utilizada en modelos de inteligencia artificial como GPT-4, destacando su eficiencia y capacidad para manejar grandes volúmenes de datos. Se presenta 'Mixt', un modelo open source basado en esta arquitectura, que sobresale en comparación con versiones anteriores como ChatGPT 3.5. El tutorial introduce 'LM Studio', una herramienta para gestionar y ejecutar estos avanzados modelos de IA en hardware local, con o sin GPU, y destaca la importancia de la responsabilidad en el uso de tecnologías open source sin censura, como el modelo 'Dolphin', que permite experimentar sin restricciones éticas impuestas por las empresas.

Takeaways

• 🤖 Los 'Mixter of Experts' son una arquitectura de Deep Learning que mejora la eficiencia en la ejecución de modelos de lenguaje grandes.
• 💡 GPT-4 utiliza presumiblemente esta arquitectura, destacando por su capacidad de manejar enormes cantidades de parámetros de manera eficiente.
• 📥 Se ha lanzado 'Mixt', un modelo entrenado con estas características, disponible para descarga y uso en la comunidad Open Source.
• 🚀 'Mixt' ha demostrado tener un rendimiento superior a modelos anteriores como ChatGPT 3.5, según votaciones de usuarios.
• 🛠️ LM Studio es una herramienta que simplifica la gestión y utilización de grandes modelos de lenguaje, compatible con distintos sistemas operativos.
• 🔧 Para ejecutar estos modelos de manera eficiente, es necesario contar con una GPU potente o, en su defecto, suficiente memoria RAM para operar a través de la CPU.
• 🔍 La herramienta permite buscar y descargar diversas versiones de modelos de lenguaje, incluyendo opciones optimizadas mediante técnicas de cuantización.
• 🐬 'Dolphin' es una versión sin censura de Mixt, especialmente útil para programación y experimentación con datos sin restricciones éticas impuestas.
• 🎓 La tecnología Open Source ofrece una gran oportunidad de innovación y experimentación, pero también plantea riesgos de mal uso.
• 💻 LM Studio ofrece opciones avanzadas para personalizar la ejecución de modelos, incluyendo ajustes en la cuantización, la ventana de contexto y el prompt del sistema.

Q & A

¿Qué son los mixter of experts y para qué se utilizan?

Los mixter of experts son un tipo de arquitectura de Deep Learning que se utiliza en grandes modelos de lenguaje para hacerlos más eficientes en ejecución, gracias a la gestión de diferentes sistemas expertos.

¿Por qué ha ganado popularidad la arquitectura mixter of experts?

Ha ganado popularidad tras presuntamente descubrirse que es la arquitectura detrás de modelos populares como GPT-4, además de por su eficiencia y tamaño en número de parámetros.

¿Qué es MIXT y cuál es su importancia en la comunidad de código abierto?

MIXT es un modelo de inteligencia artificial basado en la arquitectura mixter of experts, que ha demostrado tener un rendimiento superior a modelos anteriores como ChatGPT 3.5 y está disponible para que la comunidad de código abierto lo descargue y utilice.

¿Cuáles son los requisitos de hardware para ejecutar modelos grandes de lenguaje como MIXT?

Es necesario contar con una GPU lo suficientemente potente y con suficiente VRAM para cargar el modelo en la memoria de la GPU. Si no se cuenta con una GPU adecuada, se puede ejecutar el modelo a través de la CPU, aunque será más lento.

¿Qué es LM Studio y para qué sirve?

LM Studio es una herramienta que permite gestionar y ejecutar grandes modelos de lenguaje, facilitando que los usuarios puedan experimentar con los últimos modelos disponibles en plataformas como Hugging Face.

¿Qué se debe tener en cuenta al elegir una versión de modelo en LM Studio?

Se debe considerar la cantidad de VRAM o RAM disponible, ya que diferentes versiones del modelo requieren diferentes cantidades de memoria. También es importante considerar la cuantización del modelo, ya que afecta tanto al tamaño como al rendimiento.

¿Qué es la cuantización en el contexto de los modelos de IA?

La cuantización es una técnica que reduce la precisión de los parámetros del modelo, disminuyendo el tamaño del modelo en memoria pero potencialmente también reduciendo su rendimiento o inteligencia.

¿Cómo afecta la cuantización a un modelo de inteligencia artificial?

Una mayor agresividad en la cuantización reduce más el tamaño del modelo pero puede hacer que el modelo sea menos preciso o 'más tonto', afectando la calidad de sus respuestas.

¿Qué es el modelo Dolphin mencionado en el video y cuál es su particularidad?

Dolphin es una versión no censurada del modelo MIXT, especialmente buena para programación y sin las restricciones éticas de modelos como ChatGPT, lo que permite respuestas sin censura.

¿Cuáles son las implicaciones éticas de utilizar modelos de IA abiertos y sin censura como Dolphin?

Mientras que ofrecen mayores posibilidades de experimentación y libertad de información, también presentan riesgos como la posibilidad de ser utilizados para propósitos malignos, como la creación y difusión de desinformación o contenido ilegal.