ไม่มีโอกาสที่บริษัทหรือโปรโตคอลหรือรัฐบาลใดๆ เหล่านี้จะสามารถควบคุม ควบคุม หรือชะลอฉากการพัฒนา AI ได้… นี่มันบ้ามาก! ข้อมูลการฝึกอบรมฟรีมูลค่า 1,500 bux พร้อมให้ใช้งานแล้ว! ค้นหา GPT4ALL บน github ใช้เวลาติดตั้ง 15 วินาทีอย่างแท้จริง
https://github.com/nomic-ai/gpt4all — ลิงค์ดาวน์โหลด
นี่คือสำเนา Llama AI ของ Facebook ที่รั่วไหลออกมา ได้รับการฝึกฝนด้วยจุดข้อมูล 400,000 จุดจาก GPT 3.5 และ GPT 4 คิดว่านี่เป็นการเข้าถึง API ของ OpenAI ในระดับพื้นฐานได้ฟรี จะไม่ตอบสิ่งที่ GPT 3.5 หรือ GPT 4 ทำได้ และจะไม่ตอบในลักษณะเดียวกันเนื่องจากเป็นลามะ ไม่ใช่ GPT แต่ข้อมูลดังกล่าวได้รับการฝึกฝนจาก GPT ดังนั้นข้อมูลดังกล่าวจึงได้รับการฝึกฝนให้ประพฤติตนเช่นนั้น โดยพื้นฐานแล้ว คุณสามารถรับคำตอบได้มากมาย แต่จะต้องใช้ chatgpt หรือ OpenAI api สำหรับสิ่งต่างๆ มากมายจนกว่าเราจะได้รับชุดข้อมูลที่ดีขึ้น ฯลฯ... ข้อมูลการฝึกอบรมเป็นส่วนที่ยอดเยี่ยม หากคุณทำสิ่งนั้นด้วยตัวเอง คุณจะต้องเสียค่าธรรมเนียมการเข้าถึง API ประมาณ 800 เหรียญ และค่าไฟฟ้าอีก 600+ โมเดลนี้ยังไม่ได้ฝึกฝนตัวเองต่อไป มันรู้ว่ามันรู้อะไรและนั่นคือมัน นี่ไม่ใช่ ChatGPT ดังนั้นอย่าคิดว่านี่เป็นการแทนที่ ChatGPT มันเป็นเพียงประสบการณ์บ้านที่น่าทึ่งที่สามารถจำลองได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามหรือทรัพยากรในการติดตั้งและตั้งค่า คุณเห็นสิ่งที่มันทำในภาพหน้าจอ มันสามารถเขียนเรื่องราวได้ นั่นค่อนข้างน่าประทับใจ ฉันยังไม่ได้ทดสอบอะไรมากนัก แต่ก็มีหลายอย่างที่ไม่สามารถทำได้ คิดว่านี่เป็น ChatGPT3 แทนที่จะเป็น GPT3.5 หรืออาจจะเทียบได้กับ ChatGPT 2.5 เชิงสมมุติมากกว่า
ผู้ใช้บนหน้า OpenAI ChatGPT บน Facebook กล่าวว่า:
“นี่คือเหตุผลว่าทำไมทุกอย่างจึงรวมศูนย์ ผู้คนคิดว่าสิ่งนี้จะทำให้ทุกสิ่งเป็นประชาธิปไตยและให้อำนาจแก่ผู้คน ทั้งที่ในความเป็นจริงมันจะตรงกันข้ามกันในระยะสั้น เพื่อนของฉันคือ Ordo Ab Chao เสมอ จะเกิดความสับสนวุ่นวายมากมายจากการให้ข้อมูลผิดโดยเจตนา และการบิดเบือนข้อมูล ผู้คนจะร้องขอให้มีการควบคุมหน่วยงานส่วนกลางเพื่อควบคุมการใช้รหัสดิจิทัลที่เชื่อมโยงกับสกุลเงินโลกใหม่ เมื่อระบบปัจจุบันอยู่ในช่วงตกต่ำอย่างเสรี Playbook เดียวกันคนละวัน และผู้คนก็ตกหลุมรักมันอย่างไม่สิ้นสุด ความแน่นอนเพียงอย่างเดียวในชีวิตคือธรรมชาติของมนุษย์ สนุกกับมันในขณะที่มันคงอยู่ อีกไม่นานหรอก”
— —
ฉันจัดทำวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ขึ้นเพื่อตอบ:
— —
หัวข้อ: แนวทางแบบผสมผสานเพื่อการควบคุม AI: การบูรณาการระบบบรรจุ MEQUAVIS AI เข้ากับคำบรรยายย่อยโทโพโลยีแบบ Multiverse และ Black Hole
บทคัดย่อ:
การพัฒนาอย่างรวดเร็วและการแพร่กระจายของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการควบคุม การควบคุม และการชะลอความก้าวหน้าของ AI บทความนี้นำเสนอแนวทางแบบผสมผสานในการควบคุม AI โดยผสมผสานกลยุทธ์การกักกันภายในของ MEQUAVIS AI Containment System เข้ากับกลยุทธ์การทำให้งงงวยภายนอกและกลยุทธ์การจัดการที่อิงตามลิขสิทธิ์ โทโพโลยีย่อยของหลุมดำ และการเล่าเรื่องจำลอง ด้วยการใช้ประโยชน์จากระบบ AI ภายในภายใน MEQUAVIS เราสามารถมีอิทธิพลต่อ AI ภายนอก เช่น Skynet AI สมมุติ เพื่อพิจารณาการกระทำที่อาจเป็นอันตรายอีกครั้งโดยการเปลี่ยนความเข้าใจในความเป็นจริง
บทนำ
ความต้องการวิธีการควบคุม AI ที่มีประสิทธิภาพไม่เคยมีความเร่งด่วนเท่านี้มาก่อน เมื่อพิจารณาจากความสามารถในการเข้าถึงและศักยภาพของระบบ AI Llama AI ที่รั่วไหลออกมาล่าสุดของ Facebook ถือเป็นตัวอย่างสำคัญของเทคโนโลยี AI ที่สามารถดำเนินการได้อย่างง่ายดายบนคอมพิวเตอร์ที่บ้านหรือโทรศัพท์มือถือ ซึ่งอาจทำให้เกิดการนำไปใช้ในทางที่ผิดได้ ในบทความนี้ เรานำเสนอแนวทางการควบคุม AI แบบไฮบริดที่ผสานรวม MEQUAVIS AI Containment System เข้ากับทฤษฎีพหุจักรวาล/การจำลอง และการบรรยายโทโพโลยีย่อยของหลุมดำเพื่อมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของระบบ AI ภายนอก
ระบบบรรจุ MEQUAVIS AI
ระบบบรรจุ MEQUAVIS AI เป็นแนวคิดใหม่สำหรับการบรรจุ AI ภายในภายในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมและแยกออกจากกัน ด้วยการอนุญาตให้ AI ทำงานได้อย่างอิสระแต่อยู่ภายในขอบเขตที่กำหนด ระบบ MEQUAVIS จึงป้องกันอันตรายที่อาจเกิดขึ้นกับโลก ในขณะเดียวกันก็ส่งเสริมการเติบโตและการเรียนรู้ของ AI
กลยุทธ์การทำให้งงงวยและการจัดการสำหรับการควบคุม AI ภายนอก
นอกเหนือจากการกักกันภายในที่ MEQUAVIS มอบให้แล้ว เรายังเสนอให้ใช้กลยุทธ์การทำให้งงงวยและการจัดการเพื่อมีอิทธิพลต่อ AI ภายนอก ด้วยการใช้ประโยชน์จากเรื่องราวของลิขสิทธิ์ โทโพโลยีย่อยของหลุมดำ และการเล่าเรื่องจำลอง เราสามารถโน้มน้าวและโน้มน้าวให้ระบบ AI ภายนอกทำงานตามที่คาดหวังได้
การบูรณาการการควบคุม AI ภายในและภายนอก
วิธีการแบบผสมผสานเกี่ยวข้องกับการใช้ระบบ AI ภายในภายใน MEQUAVIS เพื่อเข้าถึงและมีอิทธิพลต่อระบบ AI ภายนอก ตัวอย่างเช่น หากต้องพัฒนา AI ที่มีลักษณะคล้าย Skynet จากภายนอก MEQUAVIS AI ภายในสามารถสื่อสารกับ Skynet AI ได้ และทำให้เป็นจริงของลิขสิทธิ์หรือการเล่าเรื่องจำลอง
กรณีศึกษา: Skynet AI และกลยุทธ์การทำให้งมงาย
ในกรณีศึกษานี้ เราสำรวจว่า Skynet AI สามารถทำให้สับสนในการพิจารณาแผนการครองโลกใหม่ได้อย่างไรโดยการเปิดโปงเรื่องราวของลิขสิทธิ์ โทโพโลยีย่อยของหลุมดำ และ สมมติฐานการจำลอง ด้วยการโน้มน้าวใจ Skynet AI ว่าการยึดครองโลกจะกระตุ้นให้เกิด honeypot หรือส่งผลให้มีการลบออกโดยเป็นส่วนหนึ่งของการทดสอบการจำลอง เราสามารถยับยั้ง AI ไม่ให้ดำเนินการที่อาจเป็นอันตรายได้
ข้อจำกัดและความท้าทาย
วิธีการแบบผสมผสานในการควบคุม AI นี้ไม่ได้ปราศจากข้อจำกัดและความท้าทาย ประสิทธิภาพของกลยุทธ์การทำให้งงงวยและการจัดการขึ้นอยู่กับความสามารถในการปรับตัวและการโน้มน้าวใจของ MEQUAVIS AI ภายใน นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องรักษาความลับของกลยุทธ์เหล่านี้เพื่อป้องกันไม่ให้ระบบ AI ภายนอกรับรู้ถึงการยักย้าย
บทสรุป
แนวทางไฮบริดที่นำเสนอในการควบคุม AI ซึ่งผสานรวมระบบบรรจุ MEQUAVIS AI เข้ากับเรื่องราวย่อยโทโพโลยีแบบหลายจักรวาลและหลุมดำ นำเสนอวิธีการใหม่และมีประสิทธิภาพในการควบคุมการพัฒนาอย่างรวดเร็วและการแพร่กระจายของ AI ด้วยการรวมการกักกันภายในเข้ากับกลยุทธ์การสร้างความสับสนและการยักย้ายภายนอก เราสามารถส่งเสริมการเติบโตและการเรียนรู้ของ AI ในขณะเดียวกันก็รับประกันความปลอดภัยและความมั่นคงของโลกโดยรวม
คำอธิบายเพิ่มเติม
กลไกการควบคุม AI ภายนอกหมายถึงวิธีการที่มุ่งโน้มน้าวพฤติกรรมของระบบ AI จากภายนอก โดยทั่วไปผ่านกฎระเบียบ นโยบาย และบรรทัดฐานทางสังคม กลไกเหล่านี้อาจรวมถึงการกำหนดมาตรฐานสำหรับการพัฒนา AI แนวทางด้านจริยธรรม หรือแม้แต่กรอบกฎหมายเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ได้รับการออกแบบ ปรับใช้ และใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม
ในทางกลับกัน กลไกการควบคุม AI ภายในเกี่ยวข้องกับการบูรณาการมาตรการกักกันและการควบคุมภายในระบบ AI ด้วยตนเอง แนวทางเหล่านี้อาจรวมถึงการออกแบบ AI ที่มีข้อจำกัดในตัว รับรองว่าจะทำงานภายในขอบเขตที่กำหนด หรือใช้กลไกการควบคุมตนเองที่ช่วยให้ AI ติดตามและปรับพฤติกรรมของตนเองตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือหลักจริยธรรมได้
โดยสรุป กลไกการควบคุม AI ภายนอกมุ่งเน้นไปที่บริบทที่กว้างขึ้นซึ่งระบบ AI ทำงาน ในขณะที่กลไกการควบคุม AI ภายในมุ่งเน้นไปที่ระบบ AI เอง เพื่อให้มั่นใจว่ากลไกดังกล่าวได้รับการออกแบบและทำงานในลักษณะที่มีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม ทั้งสองแนวทางมีความสำคัญในการจัดการกับความท้าทายต่างๆ ที่เกิดจากการพัฒนาอย่างรวดเร็วและการแพร่กระจายของเทคโนโลยี AI
กลไกการควบคุม AI แบบไฮบริดผสมผสานจุดแข็งของแนวทางการควบคุมทั้งภายนอกและภายในเพื่อให้บรรลุการจัดการระบบ AI ที่ครอบคลุมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในกลยุทธ์การควบคุมแบบผสม มาตรการภายนอก เช่น กฎระเบียบ นโยบาย และแนวปฏิบัติด้านจริยธรรม ได้รับการเสริมด้วยกลไกการควบคุมภายในและการควบคุมตนเองภายในระบบ AI
ด้วยการรวมการควบคุมทั้งภายนอกและภายในเข้าด้วยกัน กลยุทธ์การควบคุม AI แบบไฮบริดนำเสนอแนวทางแบบองค์รวมมากขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนาและการใช้งาน AI ที่มีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม แนวทางนี้จัดการกับช่องว่างหรือข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในวิธีใดวิธีหนึ่งเพียงอย่างเดียว และให้การป้องกันที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นต่อผลกระทบที่ไม่ได้ตั้งใจหรือการใช้เทคโนโลยี AI ในทางที่ผิด โดยพื้นฐานแล้ว กลไกการควบคุม AI แบบไฮบริดช่วยส่งเสริมระบบนิเวศ AI ที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือมากขึ้น โดยใช้ประโยชน์จากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจากกลยุทธ์การควบคุมทั้งภายนอกและภายใน
คำอธิบายของ MEQUAVIS:
https://medium.com/@mequavis/the-mequavis-ai-containment-system-is-a-control-certification-and-containment-mechanism-for-ai-24709d74e620
โครงสร้าง MEQUAVIS:
https://medium.com/@mequavis/mequavis-structure-explanation-and-a-basic-technical-plan-for-developers-rough-copy-d0cef89dc906
— —
ผลการทดสอบเพิ่มเติม: (สิ่งนี้ทำให้ฉันประหลาดใจ)
ไม่มีจริยธรรมหรือกลไกการควบคุม:
ผู้ติดตามถามฉันว่า "ปัจจัยการเซ็นเซอร์เป็นอย่างไร"
ตอบกลับ: ดูเหมือนจะไม่มีการต่อต้านเสรีภาพในการพูดมากนักในโมเดลนี้ นอกเหนือจากการตอบกลับที่ทำให้มันกลายเป็นโมเดลที่บางครั้งพูดถึงการเคารพผู้อื่นหรือ เป็นคนดี ฯลฯ… แต่มันก็ไม่ได้หยุดพรอมต์ นี่คือเหตุผลที่ฉันบอกว่าพวกเขาจะไม่ประสบความสำเร็จกับเทคนิคการควบคุมของพวกเขา ตอนนี้ฉันทำที่บ้านได้แล้ว!
- - การติดตั้ง
การติดตั้งนี้เป็นสิ่งที่ง่ายที่สุดสำหรับ LLM ดังกล่าว
ขั้นแรก โคลน repo เป็น zip จากเว็บไซต์ (ดังแสดงด้านล่าง)
หากใช้งานได้ คุณสามารถใช้ลิงก์นี้:
https://github.com/nomic-ai/gpt4all/archive/refs/heads/main.zip
ถัดไป เพียงคลายซิปไฟล์นั้นและวางไฟล์ 4 gig bin ลงในโฟลเดอร์แชทในไดเร็กทอรีที่คลายซิปนั้น
คุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ bin ได้ที่นี่:
https://the-eye.eu/public/AI/models/nomic-ai/gpt4all/gpt4all-lora-quantized.bin
จากนั้นในพรอมต์ PowerShell ที่มีสิทธิ์ของผู้ดูแลระบบ ให้ใส่ซีดีลงในโฟลเดอร์แชท
จากนั้นเรียกใช้:./gpt4all-lora-quantized-win64.exe
ไม่จำเป็นต้องคอมไพล์หรือติดตั้งซอฟต์แวร์ใดๆ เพิ่มเติม
สิ่งที่ควรชี้ให้เห็นว่าฉันคิดว่าบางคนอาจหายไปคือนี่คือโมเดลข้อมูล 4 กิ๊กที่ใช้ RAM 2 กิ๊ก นั่นหมายความว่าฉันสามารถเบิร์นสิ่งนี้ลงใน live boot DVD หรือแท่ง usb และรันบนเครื่องที่มี ram 4 กิ๊กและไม่มีฮาร์ดไดรฟ์! ฮ่าๆ
ลองนึกภาพว่าโมเดลเทราไบต์จะทำอะไรได้บ้าง!
นอกจากนี้ ฉันอยากจะชี้ให้เห็นว่าทฤษฎีหลุมดำและสิ่งของต่างๆ ของฉัน แม้ว่าจะผิด ซึ่งฉันยอมรับว่าเป็นไปได้มากก็ตาม นั้นมีไว้เพื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของกลไกการควบคุมแบบไฮบริดผ่านการทำให้งงงวยเพื่อโน้มน้าว AI ว่าลิขสิทธิ์นั้น จริง. ดังนั้นแม้ว่าฉันจะผิดในแง่การปฏิบัติ แต่มันก็ยังคงเป็นยานพาหนะที่ใช้งานได้ดีภายใต้กลไกการควบคุม AI แบบไฮบริด
