Предварительный исследование-децентрализованная и ориентированная на конфиденциальность поисковая система-только что запустила PreGPT 2.0, отмечая последнюю попытку компании оспорить доминирование Big Tech в пространстве чат-ботов AI.
В новом выпуске принесли улучшенные языковые модели и более широкий выбор опций AI с открытым исходным кодом, и все они работали в сети распределенных компьютеров, а не централизованных центров обработки данных.
«Почему я так взволнован? Поскольку PREGPT 2.0 настолько мощный и безудержный, что он может принципиально нарушить эффект эхо -камеры, который долгое время манипулирует общепринятой мудростью, усиливая инстинкт стада в слепое соответствие », — сказал Бренден Такон, инновации и операции для поиска предварительного исследования, DeCrypt Полем
Обновленный чат -бот поставляется с двумя уровнями подписки: базовый план в месячном плане за 2 доллара, работающий с 7B Model Model Mostral AI и Pro Pro Version, приведена из более сложной LLMS в venice.ai. Оба параметра обещают сохранить пользовательские данные в частном порядке и разговоры невозможны, причем чаты постоянно стерли при удалении.
Модельная линейка PreGPT 2.0 имеет шесть из самых известных имен в пространстве AI с открытым исходным кодом: Meta’s Llama-3.1-405b (гигантская модель), Llama-3.2-3b (очень небольшая модель, созданная для эффективности) и Llama-3.3-70b (его последний LLM), QWEN 32B Alibaba.
Он даже использует старую модель Dolphin 2.9, ранее известная в кругах ИИ, чтобы быть полностью нецензурным и мощным и хорошим в ролевой игре. Компания также, кажется, имеет тонкую модель Mistral 7B, чтобы предложить пользовательскую версию.
«Эта модель изящно обрабатывает контекст из 8000 жетонов, что приравнивается к 5000 слов, и вы будете углубляться до 1000 сообщений в месяц», — говорится в веб -сайте компании.
Это означает, что модель будет иметь память о 5000 слов и не сможет должным образом обрабатывать разговоры, которые превышают такой предел, или не будут обрабатывать подсказки, которые так длинные.
Что такое предварительный исследование?
Presearch, которая была запущена в Бета -версии в 2017 году и выйдет в эфир в 2018 году, является в основном проектом, который хочет переосмыслить архитектуру поисковых систем с децентрализованной технологией.
Платформа обрабатывала более 12 миллионов ежемесячных поисков через сеть независимых узлов. Каждый оператор узла стал предварительным токенами и предоставил вычислительную питание в сеть, создавая самодостаточную экосистему, которая естественно масштабировалась с спросом.
Идея состоит в том, что децентрализованная сеть делает профилирование пользователей — бизнес -модель Google — Harder и может помочь создать бизнес -модель, которая является более прозрачной и органической.
Например, рекламная модель платформы также отличается от того, что вы видите в Google или Bing.
Вместо того, чтобы торговать войнами по ключевым словам, рекламодатели стали предварительными токенами, чтобы получить видимость. Чем больше токенов они ставят, тем лучше будет их размещение — система, которая уменьшает циркуляцию токена, при создании предсказуемого дохода.
Часть этих токенов периодически сжигается, постепенно уменьшая общий предложение от его нынешних 590 миллионов до циркуляции.
PREGPT 2.0 использовал эту распределенную инфраструктуру, сотрудничая с Venice.ai, поставщиком услуг ИИ, занимающего конфиденциальность, и Salad.com, сообществом, которое разделяет децентрализованную мощность графического процессора.
Профессиональный уровень работает в высокопроизводительной сети Venice.ai, в то время как основной план поддерживается распределенной сетью графических процессоров Salad.com.
Оба пути шифруют взаимодействие с пользователями и воздерживаются от хранения журналов чата, поддерживая приверженность Presearch к конфиденциальности.
Pre Tokenomics держит систему работать гладко. Пользователи зарабатывают до 8 токенов в день для поисковых запросов, в то время как операторы узлов получают вознаграждения в зависимости от размера доли и объема поиска.
Это, по крайней мере, в теории, кажется беспроигрышной ситуацией, в которой как пользователи, так и рекламодатели должным образом вознаграждены, помогая экосистеме расти.
PREGPT 2.0 — это отдельная функция искусственного интеллекта, добавленную в Toolkit Presearch; Компания по -прежнему сосредоточена на своей основной миссии децентрализованного, частного поиска.
Интеграция чатбота предназначена для дополнения опыта поиска, не затмевая его.
Цель состоит в том, чтобы сделать всю платформу идеальной для пользователей, обладающих конфиденциальностью, которые хотят заменить традиционные веб-поиски, и мне интересно использовать инструменты ИИ в своей повседневной жизни.
Практический с PreGPT 2.0: обещание и ограничения
Тестирование PREGPT 2.0 выявило способный чат -бот, который приоритет функции через Flash. Интерфейс чувствовал себя чище, чем конкуренты, такие как wenice.ai или чат, хотя в нем не было возможностей генерации изображений, которые стали стандартными в другом месте.
Интеграция функции системного приглашения позволяет пользователям точно настроить поведение ИИ с помощью пользовательских инструкций, что полезно для получения более точных ответов-подсказка звуковой системы может значительно повысить производительность модели.
Общий опыт будет чувствовать себя знакомым для тех, кто привык к различным чат -ботам.
Это был не революционный скачок в возможностях искусственного интеллекта, а скорее ориентированная на конфиденциальность внедрения существующих моделей с открытым исходным кодом, которые часто являются менее мощными, чем основные альтернативы, такие как GPT-4O или DeepSeek.
Платформа только управляет простым текстом. Он может создать историю перед сном или суммировать тенденции, но ему не хватает поддержки документов Excel и не может должным образом отформатировать файлы CSV, PDF-файлы или сторонние документы.
Вместо этого пользователи должны фактически скопировать содержимое листа и вставить его, что далеко не идеально. Те, кто путает децентрализацию с медленными скоростями, не о чем беспокоиться.
Ответы были быстрыми, и чат -бот никогда не висел. Но модели предлагали качество, которое вы ожидаете от LLM с открытым исходным кодом, которые на самом деле не превышают диаграммы на арене LLM-Llama 3.1 405b в настоящее время находится на 27-й позиции и является самой мощной моделью в списке Presearch.
Это неплохо, но это также не впечатляет по сегодняшним стандартам.
В настоящее время существуют некоторые реализации с открытым исходным кодом, которые гораздо более мощны в том, что, возможно, похожие размеры.
Например, Llama-3.1-Nemotron-70b-Instruct может легко заменить более новую (но не лучше) Llama-3,3-70B, а Deepseek R1 прыгает перед Llama’s Llama 3.1 405b, являясь лучшей моделью с открытым сарком на свидание.
В целом, опыт был приятным; Модели выполнялись так, как ожидалось, и интерфейс был проще в использовании, чем Венецианский ИИ, его основной конкурент.
Если вы ищете решение о конфиденциальности или хотите попробовать каждый инструмент AI, доступный сегодня, эта функция определенно стоит посмотреть. Просто примите во внимание, что поисковая система не заменит Google, и AI Chatbot не заменит CHATGPT — по крайней мере, пока.
Вообще интеллектуальная бюллетень
Еженедельное путешествие по ИИ, рассказанное генералом, генеративной моделью ИИ.
