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我正在考虑构建一个能够运行70b -120B或更小模型的设备。此外，是否有通过API或订阅提供的无审查模型，可以让我体验拥有一个设备的感觉？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于开源、本地和未经审查的模型与通过API或订阅提供的闭源模型之间的比较。参与者们普遍认为，本地模型在隐私保护、成本控制和实验自由度方面具有显著优势。讨论中提到的主要应用场景包括个性化治疗、外语学习、合同审查、自动化任务等。此外，一些用户还提到了本地模型在生成不受限制内容（如色情内容）和进行非法或不道德请求方面的潜在用途。总体而言，讨论呈现出对本地模型的高度认可，尤其是在隐私和数据安全方面。

主要观点

  1. 👍 隐私保护是使用本地模型的主要理由
    • 支持理由：本地模型确保数据不会离开个人设备，避免了数据被监控和营销的风险。
    • 反对声音：部分用户认为API和订阅提供了足够的价值，愿意为此付出时间和数据。
  2. 🔥 本地模型可以进行实验性微调和生成不受限制的内容
    • 正方观点：本地模型允许用户进行自定义微调，生成可能违反版权法或涉及非法请求的内容。
    • 反方观点：这种行为可能带来法律和道德风险，且并非所有用户都有此需求。
  3. 💡 本地模型在个性化应用中表现出色
    • 支持理由：本地模型可以用于个性化治疗、外语学习、编写个性化睡前故事等，满足用户的个性化需求。
  4. 💰 本地模型在成本控制方面具有优势
    • 支持理由：使用API和订阅模型可能会导致高昂的费用，而本地模型可以节省长期成本。
  5. 🚀 本地模型在自动化和编程任务中表现良好
    • 支持理由：本地模型可以用于编写自动化脚本，如AutoHotKey，提高工作效率。

金句与有趣评论

  1. “😂 使用本地模型可以确保所使用的模型与编写提示时所针对的模型完全一致，这在使用集中式提供商的API时是无法实现的。”
    • 亮点：强调了本地模型在一致性和可控性方面的优势。
  2. “🤔 本地LLM可以讨论任何话题，包括生成色情内容。”
    • 亮点：揭示了本地模型在内容生成方面的自由度。
  3. “👀 使用本地模型进行银行对账单分类和解析日记账分录，确保信息不会离开个人设备。”
    • 亮点：展示了本地模型在数据隐私保护方面的实际应用。
  4. “💡 本地模型可以用于个性化治疗，记住个人细节。”
    • 亮点：强调了本地模型在个性化应用中的潜力。
  5. “🚀 本地模型可以编写自动化脚本，如AutoHotKey，提高工作效率。”
    • 亮点：展示了本地模型在编程和自动化任务中的实用性。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，大多数用户对本地模型表示认可，特别是在隐私保护和成本控制方面。主要分歧点在于是否愿意为API和订阅模型付出数据和时间，以及对生成不受限制内容的看法。部分用户对数据隐私问题持中立态度，认为只要不涉及敏感信息，使用付费版本是可以接受的。

趋势与预测

  • 新兴话题：本地模型在个性化治疗和外语学习中的应用可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：随着对数据隐私和成本控制的重视，本地模型的使用可能会进一步普及，尤其是在企业和个人用户中。

详细内容：

标题：Reddit 热议：本地开放模型与封闭源模型的差异与优势

在 Reddit 上，有一篇关于“在开放、本地和未审查的模型上能做而在通过 API 或订阅提供的封闭源模型上不能做的事情”的讨论引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要探讨了构建运行 70b -120B 或更小模型的设备，以及是否有可通过 API 或订阅使用的未审查模型来体验拥有设备的感觉。

讨论的焦点观点众多。有人指出，使用本地模型可以确保所用模型与编写提示时的一致，这在使用中心化提供商的 API 时无法做到。还有人提到，本地模型能够处理个人细节并充当某种治疗师的角色。有人认为商业的 LLMs 虽然能提供很多功能，但在某些方面仍不如本地模型，比如对性相关内容的限制。也有人分享了利用本地模型进行编程、处理银行事务、分类个人数据等个人经历。

比如，有人表示自己用本地模型来分类银行账单、解析日记条目并谈论个人关系，这些信息不会离开自己的机器。还有人讲述了使用本地模型在离线状态下编程的经历。

对于本地模型的优势，有人认为隐私是一个重要原因，有人指出可以根据自己的喜好微调模型，使用自己的数据集，不受封闭 AI 系统对某些文献的处理限制。还有人提到，本地模型不受 API 的价格和限制影响，不用担心租用 GPU 的高昂费用。此外，本地模型在离线使用方面具有优势，即使网络不稳定也能正常工作。

然而，也有人认为 API 和订阅模式为自己提供了足够的价值，尽管不喜欢数据被监测等情况，但认为其带来的好处值得。

总之，这场讨论展示了人们对于本地开放模型和封闭源模型的不同看法和多样需求，无论是从隐私保护、功能定制还是成本效益等方面，都各有优劣。这也让人们在选择模型时需要根据自身的具体情况和需求做出明智的决策。