Private & Uncensored Local LLMs in 5 minutes (DeepSeek and Dolphin)

Summary

本视频展示了如何在本地计算机上下载和安装私人、未审查的大型语言模型（LLM）。通过使用DeepSeek和Dolphin 3.0模型，讲解了使用本地LLM的好处，特别是在隐私和安全方面。视频深入探讨了公共LLM存在的数据隐私问题，以及如何通过运行本地LLM来避免这些风险。安装过程详细展示了如何设置LM Studio并加载模型，同时还提供了如何使用未审查的Dolphin模型进行更自由的提问和任务处理的示例。

Takeaways

• 😀 运行本地私人LLM模型可以确保您的数据隐私，避免公共LLM泄露个人信息。
• 😀 使用公共LLM（如ChatGPT或DeepSeek）时，您的个人信息可能被存储在其他国家或地区，增加隐私泄露风险。
• 😀 一些公共LLM存在安全漏洞，例如DeepSeek曾泄露API密钥和用户数据。
• 😀 选择本地LLM可以避免公共LLM的政治偏见和内容审查，享受更自由的使用体验。
• 😀 本地LLM允许您在无需互联网连接的情况下运行和操作模型，减少了网络延迟问题。
• 😀 深度学习模型如DeepSeek和Dolphin可以通过LM Studio轻松下载和安装，支持Windows、Mac和Linux系统。
• 😀 安装LM Studio后，您可以选择并下载不同的LLM模型，如DeepSeek和Dolphin，进行离线使用。
• 😀 即使是运行在较小笔记本电脑上的LLM，您也可以通过选择合适的模型来确保其顺畅运行。
• 😀 本地运行的无审查LLM模型，如Dolphin 3.0，可以提供无任何内容限制的回应。
• 😀 在运行本地LLM时，您可以随时切换不同的模型，方便比较和选择最适合的选项。

Q & A

什么是本地私有未审查的LLM？

本地私有未审查的LLM是指可以在本地计算机上运行的、大型语言模型，它们不会将用户的数据传输到外部服务器，因此能够提供更好的隐私保护和自由使用权。

使用公开的LLM（如ChatGPT）时存在哪些隐私和安全问题？

公开的LLM可能会收集用户的个人信息，并将其存储在不同国家的服务器上，例如DeepSeek将数据存储在中国。此外，这些模型可能会泄露API密钥等敏感信息，导致安全风险。

为什么要选择在本地计算机上运行LLM，而不是使用在线服务？

本地运行LLM能够避免将个人数据发送到外部服务器，从而更好地保护隐私，减少安全风险。此外，本地LLM还不受内容审查的限制，用户可以自由提问。

DeepSeek和Dolphin 3在隐私方面有哪些区别？

DeepSeek是一个公开的LLM，其数据可能会被存储在中国，且存在泄露API密钥的安全风险。相比之下，Dolphin 3是一种未审查的本地LLM，用户可以在本地完全控制数据，不会涉及外部服务器。

在使用公开LLM时，用户可能会犯哪些隐私错误？

用户可能会错误地将敏感信息（如API密钥、密码等）发送到公开的LLM，导致数据泄露和隐私问题。

如何安装和运行本地LLM？

用户需要下载并安装LM Studio（支持Windows、Mac和Linux），然后选择所需的模型（例如DeepSeek或Dolphin 3），下载安装并加载模型后，就可以在本地计算机上运行LLM。

本地LLM是否需要持续的互联网连接？

本地LLM不需要持续的互联网连接，因为所有的计算和数据处理都是在本地计算机上进行的。

安装和使用本地LLM的步骤是什么？

首先，下载并安装LM Studio，选择适合操作系统的版本。接着，下载并加载所需的LLM模型（如DeepSeek或Dolphin 3）。加载完成后，可以直接开始与模型进行交互。

Dolphin 3和DeepSeek之间有什么主要区别？

Dolphin 3是一个未审查的本地LLM，用户可以自由提问，且不受公共平台的内容限制。DeepSeek虽然也支持本地运行，但存在隐私和安全问题，且有一定的内容审查。

如何避免使用公开的LLM时遇到内容审查？

通过使用本地运行的LLM（如Dolphin 3），用户可以避免公共LLM可能存在的内容审查限制，获取更自由的回答。