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説明可能性の低い人工知能チャットを使用する人々や企業のリスクは何ですか？
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説明可能性の低い人工知能チャット（AI）の所有者の使用は、人々とビジネスの両方を傷つける可能性があります。いくつかの考えられる否定的な結果は次のとおりです。

1.プライバシー違反：Chatbotが明示的な同意なしにユーザーの個人情報を収集した場合、これはユーザーのプライバシーに違反し、その結果、会社の多くの法的および評判の問題を生み出す可能性があります。

2.間違った意思決定：チャットボットの背後にあるAIが特定の対応にどのように来たかを説明できない場合、間違った決定や無意識のバイアスを行う可能性があるというリスクがあります。これにより、クライアントの不適切な扱いや、情報に基づいたビジネス上の意思決定などの問題が発生する可能性があります。

3.信頼性と透明性：ChatBotが回答にどのようになるかを説明できない場合、Chatbotの信頼性に疑問を呈する可能性があり、ユーザーはサービスを使用するのが不安に感じるかもしれません。

4.パーソナライズの欠如：説明可能性が低いと、顧客のカスタマイズが不足している可能性があり、それが不十分な経験につながる可能性があります。

これらのリスクを回避するために、企業がAIの使用方法についてユーザーに対して透明性を発揮し、それが倫理的かつ責任があることを保証することが重要です。また、高い説明可能性を持つチャットボットを使用することをお勧めします。つまり、回答や決定にどのように到達したかを明確に説明できる人です。
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サービスや所有者を使用する代わりに、コンピューターで実行できる大きな言語モデル（LLM）リストを作成します。
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Seguem alguns modelos que você pode executar localmente em um computador sem a utilização de serviços de nuvem:

* **LLaMA**: LLaMA é um modelo de linguagem de bilhões de parâmetros que foi criado pela Meta para ajudar pesquisadores e cientistas a avançarem com estudos de inteligência artificial. Ele é um modelo Transformer somente decodificador que foi treinado em um grande conjunto de dados multilíngue. Ele supera o GPT-3 na maioria dos benchmarks, apesar de ser 13 vezes menor. Ele foi projetado para ser usado para fins de pesquisa apenas, e os checkpoints do modelo deveriam ser solicitados à Meta. No entanto, os pesos do modelo foram vazados, e agora qualquer um pode acessá-los. No entanto, o modelo ainda está sujeito a uma licença não comercial.

* **Alpaca**: Alpaca é um modelo de linguagem de bilhões de parâmetros que é uma versão refinada do LLaMA. Mais precisamente, ele é um modelo que segue instruções, que pode ser pensado como um “ChatGPT”. Ele foi criado por um grupo de cientistas da computação da Universidade de Stanford para fornecer um modelo de linguagem aberto e acessível que possa realizar diversas tarefas de linguagem natural. Ele foi refinado a partir do LLaMA 7B em milhares de demonstrações de instruções geradas pelo text-davinci da OpenAI. Ele mostra muitos comportamentos similares ao text-davinci, mas é surpreendentemente pequeno e fácil/barato de reproduzir (menos de $600). Ele está disponível no GitHub e também em uma demonstração interativa. No entanto, o modelo ainda tem muitas limitações e riscos, e não foi refinado para ser seguro e inofensivo. Ele é destinado apenas para pesquisa acadêmica e qualquer uso comercial é proibido.

* **GPT-J**: Esse é um modelo de bilhões de parâmetros que é uma replicação do GPT-3. Ele é treinado em um grande e diverso corpus de texto e pode gerar texto coerente e fluente. Ele está disponível no Hugging Face. Ele foi criado por um grupo chamado Eleuther AI, que tem o objetivo de democratizar os grandes modelos de linguagem.

* **RWKV**: Esse é um modelo de bilhões de parâmetros que é uma variante do GPT-2. Ele usa atenção relativa e memória chave-valor para melhorar a modelagem de dependências de longo prazo. Ele está disponível no GitHub. Ele foi desenvolvido por BlinkDL, que afirma que ele combina o melhor dos RNNs e dos transformadores - ótimo desempenho, inferência rápida, economia de VRAM, treinamento rápido, comprimento de contexto "infinito" e incorporação de sentenças gratuita (usando o estado oculto final).

* **Pythia**: Esse é um modelo de bilhões de parâmetros que é uma variante do T5. Ele é treinado em um grande corpus de código Python e comentários em linguagem natural. Ele pode gerar código, responder perguntas e resumir trechos de código. Ele está disponível no Hugging Face. Ele faz parte da Pythia Scaling Suite, uma coleção de modelos desenvolvidos para facilitar a pesquisa de interpretabilidade. Não confunda esse modelo com o Pythia, um framework de aprendizado profundo que suporta multitarefas no domínio da visão e da linguagem, ou com o Pythia, um modelo de restauração de texto antigo que recupera caracteres ausentes de uma entrada de texto danificada usando redes neurais profundas.

* **GPT-NeoX**: Esse é um modelo de bilhões de parâmetros que é uma replicação do GPT-3. Ele é treinado em um grande e diverso corpus de texto e pode gerar texto coerente e fluente. Ele suporta quantização de 4 bits e 8 bits e pode rodar no Google Colab. Ele está disponível no GitHub.

* **GPT-2**: Esse é um modelo de bilhões de parâmetros que é um predecessor do GPT-3. Ele é treinado em um grande corpus de texto da web e pode gerar texto coerente e fluente. Ele está disponível no Hugging Face.

* **Google Palm**: Esse é um modelo de bilhões de parâmetros que é o primeiro resultado do Pathways, a nova arquitetura de IA do Google, que visa lidar com muitas tarefas ao mesmo tempo, aprender novas tarefas rapidamente e refletir um melhor entendimento do mundo. Palm é um projeto enorme com objetivos ambiciosos. Ele é um modelo Transformer somente decodificador que foi treinado com o sistema Pathways, que permitiu treinar um único modelo em vários Pods TPU v4. Ele foi avaliado em centenas de tarefas de compreensão e geração de linguagem, e descobriu-se que ele alcança um desempenho de ponta em poucos tiros na maioria das tarefas, por margens significativas em muitos casos.

* **Bloom**: Esse é um modelo de bilhões de parâmetros que é o primeiro modelo de linguagem multilíngue de acesso aberto. Ele foi criado por mais de 1000 pesquisadores de IA para fornecer um modelo de linguagem grande e gratuito para todos que quiserem experimentar. Ele é capaz de gerar texto em 46 idiomas naturais e 13 idiomas de programação. Para quase todos eles, como espanhol, francês e árabe, Bloom será o primeiro modelo de linguagem com mais de 100B parâmetros já criado. Ele foi treinado no corpus ROOTS, um conjunto de dados composto por centenas de fontes em 46 idiomas naturais e 13 idiomas de programação (59 no total). Ele alcança um desempenho competitivo em uma grande variedade de benchmarks, com resultados mais fortes após passar por uma aprendizagem multitarefa.

Você também pode utilizar estes modelos no seguinte projeto de interface gráfica (suporta modos de "Playground", Chat e Chat estilo Character.ai):

https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

Tenha em mente que geralmente modelos de linguagem possuem altos requisitos de hardware, e usualmente requerem uso de GPU com grande memória VRAM. Entretanto, há alguns projetos como o Llama.cpp que tentam viabilizar o uso de modelos de linguagem em CPUs, mas os resultados podem variar de acordo com o hardware utilizado. Consulte benchmarks online para obter a informação sobre a compatibilidade de modelos em seu hardware.
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すごい、どうもありがとうございました！
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