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@@ -12,7 +12,7 @@ cover: ai-chatbots.webp
- [:material-account-cash: 監控資本主義](basics/common-threats.md#surveillance-as-a-business-model){ .pg-brown }
- [:material-close-outline: 審查](basics/common-threats.md#avoiding-censorship){ .pg-blue-gray }
自 2022 年 ChatGPT 發表以來,人們與 LLM大型語言模型 的互動變得越來越普遍。 LLM 可以幫助我們寫出更好的文章;瞭解不熟悉的主題;或是回答各式各樣的問題。 他們可以根據從網路搜刮的大量資料,以統計方式預測下一串對話。
The use of **AI chat**, also known as Large Language Models (LLMs), has become increasingly common since the release of ChatGPT in 2022. LLM 可以幫助我們寫出更好的文章;瞭解不熟悉的主題;或是回答各式各樣的問題。 They work by statistically predicting the next word in their responses based on a vast amount of data scraped from the web.
## LLM 的隱私權疑慮
@@ -42,7 +42,7 @@ LLM 通常可以透過參數的數量來區分用途,對於提供給終端使
### 選擇模型
有許多採用寬鬆式自由軟體授權條款的模型可供下載。 [Hugging Face](https://huggingface.co/models) 是一個讓您瀏覽、研究和下載常用格式模型的平台,如 [GGUF](https://huggingface.co/docs/hub/en/gguf)。 提供優質 'open-weights'模型 的公司包括 Mistral、Meta、Microsoft 和 Google 等大公司。 不過,也有許多由社群製作和「微調」的模型可用。 如上所述,量化模型為使用消費級硬體的使用者提供了模型品質與效能之間的最佳平衡。
有許多採用寬鬆式自由軟體授權條款的模型可供下載。 [Hugging Face](https://huggingface.co/models) 是一個讓您瀏覽、研究和下載常用格式模型的平台,如 [GGUF](https://huggingface.co/docs/hub/en/gguf)。 提供優質 'open-weights'模型 的公司包括 Mistral、Meta、Microsoft 和 Google 等大公司。 However, there are also many community models and [fine-tuned](https://en.wikipedia.org/wiki/Fine-tuning_\(deep_learning\)) models available. 如上所述,量化模型為使用消費級硬體的使用者提供了模型品質與效能之間的最佳平衡。
為了幫助您選擇適合您的模型,您可以參考排行榜和基準。 使用最廣泛的排行榜是由社群驅動的 [LM Arena](https://lmarena.ai)。 此外,[OpenLLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard) 著重於 'open-weights'模型 在一般基準上的表現,例如: [MMLU-Pro](https://arxiv.org/abs/2406.01574)。 也有一些專門的基準測量因素,例如: [情緒智力](https://eqbench.com)、[「不受限制的」一般智力](https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard),以及 [其他許多因素](https://www.nebuly.com/blog/llm-leaderboards)。
@@ -63,7 +63,7 @@ LLM 通常可以透過參數的數量來區分用途,對於提供給終端使
![Kobold.cpp Logo](assets/img/ai-chat/kobold.png){align=right}
Kobold.cpp 是一個 AI 客戶端,可在您的 WindowsMac Linux 電腦上本地執行。 如果您需要大量的客製化和調整,例如為了角色扮演的目的,這是一個絕佳的選擇。
**Kobold.cpp** is an AI client that runs locally on your Windows, Mac, or Linux computer. 如果您需要大量的客製化和調整,例如為了角色扮演的目的,這是一個絕佳的選擇。
除了支援大量的文字模型之外Kobold.cpp 也支援圖片產生器,如: [Stable Diffusion](https://stability.ai/stable-image) ;以及自動語音辨識工具,如: [Whisper](https://github.com/ggerganov/whisper.cpp)。
@@ -83,7 +83,7 @@ Kobold.cpp 是一個 AI 客戶端,可在您的 Windows、Mac 或 Linux 電腦
</div>
<div class="admonition note" markdown>
<div class="admonition info" markdown>
<p class="admonition-title">相容性問題</p>
Kobold.cpp 可能無法在不支援 AVX/AVX2 的電腦上執行。
@@ -98,7 +98,7 @@ Kobold.cpp 可讓您修改 AI 模型溫度和 AI 聊天的 system prompt 等參
![Ollama Logo](assets/img/ai-chat/ollama.png){align=right}
Ollama 是一款命令列人工智能助理,可在 macOSLinux Windows 上使用。 如果您正在尋找一個易於使用、具有廣泛相容性,而且因使用 推理(inference) 和其他技術而速度極快的 AI 客戶端Ollama 是一個不錯的選擇。 它也無須進行任何手動設定。
**Ollama** is a command-line AI assistant that is available on macOS, Linux, and Windows. 如果您正在尋找一個易於使用、具有廣泛相容性,而且因使用 推理(inference) 和其他技術而速度極快的 AI 客戶端Ollama 是一個不錯的選擇。 它也無須進行任何手動設定。
除了支援大量文字生成模型之外Ollama 也支援 [LLaVA](https://github.com/haotian-liu/LLaVA) 模型,並且對 Meta 的 [Llama 視覺能力](https://huggingface.co/blog/llama32#what-is-llama-32-vision) 有實驗性的支援。
@@ -124,9 +124,9 @@ Ollama 可自動下載您要使用的 AI 模型,簡化設定本地 AI 聊天
<div class="admonition recommendation" markdown>
![Llamafile Logo](assets/img/ai-chat/llamafile.svg){align=right}
![Llamafile Logo](assets/img/ai-chat/llamafile.png){align=right}
Llamafile 是一個輕量級的單一檔案執行檔,可讓使用者在自己的電腦上本地執行 LLM而不需要進行任何設定。 它 [由 Mozilla 資助](https://hacks.mozilla.org/2023/11/introducing-llamafile),可在 Linux、macOS 和 Windows 上使用。
**Llamafile** is a lightweight, single-file executable that allows users to run LLMs locally on their own computers without any setup involved. 它 [由 Mozilla 資助](https://hacks.mozilla.org/2023/11/introducing-llamafile),可在 Linux、macOS 和 Windows 上使用。
Llamafile 也支援 LLaVA。 但是,它不支援語音辨識及圖片生成。
@@ -138,7 +138,9 @@ Llamafile 也支援 LLaVA。 但是,它不支援語音辨識及圖片生成。
<details class="downloads" markdown>
<summary>下載</summary>
- [:fontawesome-solid-desktop: 電腦版](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile#quickstart)
- [:fontawesome-brands-windows: Windows](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile#quickstart)
- [:simple-apple: macOS](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile#quickstart)
- [:simple-linux: Linux](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile#quickstart)
</details>
@@ -171,11 +173,11 @@ A downloaded model is generally safe if it satisfies all the above checks.
### 最低合格要求
- 必須是開源的。
- 必須是開源的。
- 不得傳輸個人資料,包括聊天資料。
- 必須跨平台。
- 必須不需要 GPU。
- Must support GPU-powered fast inference.
- Must support GPU-powered, fast inference.
- 必須無需網際網路連線。
### 最佳情況
@@ -186,4 +188,11 @@ A downloaded model is generally safe if it satisfies all the above checks.
- 應該有內建的模型下載器選項。
- 使用者應能修改 LLM 參數,例如其 system prompt 或 temperature。
\*[LLaVA]: Large Language and Vision Assistant (multimodal AI model)
\*[LLM]: Large Language Model (AI model such as ChatGPT)
\*[LLMs]: Large Language Models (AI models such as ChatGPT)
\*[open-weights models]: AI models that anyone can download and use, but the underlying training data and/or algorithms for them are proprietary.
\*[system prompt]: The general instructions given by a human to guide how an AI chat should operate.
\*[temperature]: A parameter used in AI models to control the level of randomness and creativity in the generated text.
[^1]: 檔案 checksum 是一種防篡改指紋。 開發人員通常會在可單獨下載的文字檔或下載頁面中提供 checksum。 驗證您所下載檔案的 checksum 是否與開發者提供的 checksum 相符,有助於確保檔案是真實的,且在傳輸過程中未被篡改。 您可以使用 Linux 和 macOS 上的 `sha256sum` 或 Windows 上的 `certutil -hashfile file SHA256` 等指令來產生下載檔案的 checksum。

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@@ -19,7 +19,7 @@ description: 從許多方面來看電子郵件本質上是不安全的,這也
## Web Key Directory 網頁金鑰目錄標準介紹
網頁金鑰目錄 (WKD) 標準可讓電子郵件用戶端發現其他郵箱的 OpenPGP 金鑰,甚至是託管在不同提供者上的郵箱。 支援 WKD 的電子郵件用戶端將根據電子郵件位址的網域名稱向收件者的伺服器請求金鑰。 例如,如果向`jonah@privacyguides.org` 發送電子郵件,您的電子郵件用戶端會向`privacyguides.org` 詢問Jonah 的OpenPGP 金鑰,如`privacyguides.org` 擁有該帳戶的金鑰,則您的訊息將自動加密。
The [Web Key Directory (WKD)](https://wiki.gnupg.org/WKD) standard allows email clients to discover the OpenPGP key for other mailboxes, even those hosted on a different provider. 支援 WKD 的電子郵件用戶端將根據電子郵件位址的網域名稱向收件者的伺服器請求金鑰。 例如,如果向`jonah@privacyguides.org` 發送電子郵件,您的電子郵件用戶端會向`privacyguides.org` 詢問Jonah 的OpenPGP 金鑰,如`privacyguides.org` 擁有該帳戶的金鑰,則您的訊息將自動加密。
除了我們推薦的[電子郵件用戶端](../email-clients.md)支援 WKD外一些網頁郵件供應商也支援 WKD。 *自己的*金鑰是否發佈到 WKD 供其他人使用取決於網域配置。 如果使用支援 WKD 的[電子郵件提供者](../email.md#openpgp-known-services),例如 Proton Mail 或 Mailbox.org他們可以在其網站上發布您網域名所準備的 OpenPGP 金鑰。

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@@ -34,7 +34,7 @@ global:
## OpenPGP 兼容服務
這些供應商原生支援 OpenPGP 加密以及 [Web Key Directory 標準](basics/email-security.md#what-is-the-web-key-directory-standard),可進行 provider-agnostic E2EE 電子郵件。 例如, Proton Mail 用戶可以向 Mailbox.org 用戶發送 E2EE 消息,或者您可以從它支援的網際網路服務接收 OpenPGP 加密通知。
These providers natively support OpenPGP encryption/decryption and the [Web Key Directory (WKD) standard](basics/email-security.md#what-is-the-web-key-directory-standard), allowing for provider-agnostic E2EE emails. 例如, Proton Mail 用戶可以向 Mailbox.org 用戶發送 E2EE 消息,或者您可以從它支援的網際網路服務接收 OpenPGP 加密通知。
<div class="grid cards" markdown>
@@ -107,7 +107,7 @@ Proton Mail 使用「[零存取加密技術](https://proton.me/blog/zero-access-
#### :material-check:{ .pg-green } 電子郵件加密
Proton Mail 網頁郵件整合了 [OpenPGP 加密](https://proton.me/support/how-to-use-pgp) 。 發送到其他 Proton Mail 帳號的電子郵件會自動加密,並且可以在您的帳號設定中輕鬆啟用「使用 OpenPGP 金鑰對非 Proton Mail 位址進行加密」。 Proton 也支援透過 [Web 金鑰目錄 (WKD)](https://wiki.gnupg.org/WKD) 自動發現外部金鑰。 因此發送到使用 WKD 的其他供應商的電子郵件也將使用 OpenPGP 自動加密,無需與聯絡人手動交換公共 PGP 金鑰。 它可以 [加密非 Proton Mail 郵件位址的訊息](https://proton.me/support/password-protected-emails),不必非得使用帶 OpenPGP 的 Proton Mail 帳戶。
Proton Mail 網頁郵件整合了 [OpenPGP 加密](https://proton.me/support/how-to-use-pgp) 。 發送到其他 Proton Mail 帳號的電子郵件會自動加密,並且可以在您的帳號設定中輕鬆啟用「使用 OpenPGP 金鑰對非 Proton Mail 位址進行加密」。 Proton also supports automatic external key discovery with WKD. 因此發送到使用 WKD 的其他供應商的電子郵件也將使用 OpenPGP 自動加密,無需與聯絡人手動交換公共 PGP 金鑰。 它可以 [加密非 Proton Mail 郵件位址的訊息](https://proton.me/support/password-protected-emails),不必非得使用帶 OpenPGP 的 Proton Mail 帳戶。
Proton Mail 也透過 HTTP 從其 WKD 發布 Proton 帳戶的公鑰。 這可讓非 Proton Mail 使用者可以輕鬆找到 Proton Mail 帳戶的 OpenPGP 金鑰,以利跨供應商進行 E2EE 。 這僅限於使用 Proton 自身網域別名 (例如 @proton.me) 的電子郵件。 如果使用自定域名,則須另行[設定 WKD](./basics/email-security.md#what-is-the-web-key-directory-standard) 。
@@ -164,7 +164,7 @@ Mailbox.org 允許使用 [加密郵箱](https://kb.mailbox.org/en/private/e-mail
Mailbox.org 在他們的網頁郵件中 [整合了加密功能](https://kb.mailbox.org/en/private/e-mail-article/send-encrypted-e-mails-with-guard) 這簡化了向具有公開OpenPGP金鑰的人發送訊息。 它們也讓遠端收件者可以在 Mailbox.org 的伺服器上[解密電子郵件](https://kb.mailbox.org/en/private/e-mail-article/my-recipient-does-not-use-pgp)。 當遠端收件人沒有 OpenPGP 無法解密自己郵箱中的電子郵件時,此功能非常有用。
Mailbox.org 還支援通過 HTTP 的 [Web金鑰目錄 WKD ](https://wiki.gnupg.org/WKD)發現公鑰。 因此其它人可以輕鬆找到 Mailbox.org 帳戶的 OpenPGP 金鑰,便於跨提供者使用 E2EE。 這僅限於使用 Mailbox.org 自身網域(例如 @mailbox.org) 的電子郵件。 如果使用自定域名,則須另行[設定 WKD](./basics/email-security.md#what-is-the-web-key-directory-standard) 。
Mailbox.org also supports the discovery of public keys via HTTP from their WKD. 因此其它人可以輕鬆找到 Mailbox.org 帳戶的 OpenPGP 金鑰,便於跨提供者使用 E2EE。 這僅限於使用 Mailbox.org 自身網域(例如 @mailbox.org) 的電子郵件。 如果使用自定域名,則須另行[設定 WKD](./basics/email-security.md#what-is-the-web-key-directory-standard) 。
#### :material-information-outline:{ .pg-blue } 終止帳號
@@ -323,7 +323,7 @@ Stalwart does **not** have an integrated webmail, so you will need to use it wit
- 使用零存取加密帳戶全部資料(聯絡人、行事曆等)。
- 網頁郵件整合 E2EE/PGP加密以更方便使用。
- 支援 [WKD](https://wiki.gnupg.org/WKD) 以改善透過HTTP發現公開的OpenPGP金鑰。 GnuPG 使用者可以透過輸入: `gpg --locate-key example_user@example.com` 取得金鑰。
- Support for WKD to allow improved discovery of public OpenPGP keys via HTTP. GnuPG 使用者可以透過輸入: `gpg --locate-key example_user@example.com` 取得金鑰。
- 支援外部使用者的臨時信箱。 當您想要發送加密的電子郵件時,這非常有用,而無需將實際副本發送給您的收件人。 這些電子郵件通常具有限定時效,之後會被自動刪除。 它們也不需要收件人配置任何像OpenPGP這樣的加密技術。
- 可提供 [onion 服務](https://en.wikipedia.org/wiki/.onion)的電子郵件服務供應商。
- [Sub-addressing](https://en.wikipedia.org/wiki/Email_address#Sub-addressing) support.

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@@ -356,7 +356,7 @@ description: Privacy Guides 社群所推薦的隱私工具、服務、軟體及
<div class="grid cards" markdown>
- ![Kobold logo](assets/img/ai-chat/kobold.png){ .twemoji loading=lazy } [Kobold.cpp](ai-chat.md#koboldcpp)
- ![Llamafile logo](assets/img/ai-chat/llamafile.svg){ .twemoji loading=lazy } [Llamafile](ai-chat.md#llamafile)
- ![Llamafile logo](assets/img/ai-chat/llamafile.png){ .twemoji loading=lazy } [Llamafile](ai-chat.md#llamafile)
- ![Ollama logo](assets/img/ai-chat/ollama.png){ .twemoji loading=lazy } [Ollama (CLI)](ai-chat.md#ollama-cli)
</div>