Hva er GPT4All og hvordan du bruker det

Hva er GPT4All

GPT4All er et økosystem for opplæring og distribusjon av store språkmodeller som kjører lokalt på vanlige datamaskiner av forbrukerkvalitet. De fleste av de for tiden populære språkmodellene er proprietære. Disse tjenestene leveres som en nettbasert tjeneste med et betalt abonnement eller en begrenset lisens. Mange av disse systemene kan ikke kjøres på konvensjonell maskinvare på grunn av deres store størrelse og maskinvarekrav.

GPT4All-prosjektet gjør språkmodeller tilgjengelig for et bredere spekter av brukere. Enhver enkeltperson eller organisasjon kan trene og distribuere sin egen store språkmodeller med dette verktøyet. Nomic AI-utviklingsteamet vedlikeholder og utvikler dette systemet, og legger til nye funksjoner regelmessig.

GPT4All-modeller er 3 GB til 8 GB filer som kan lastes ned og kobles til en åpen kildekode API. For stabil drift trenger du henholdsvis fra 8 til 16 GB ledig RAM. Det vil si at den totale mengden RAM i systemet skal være enda mer. Applikasjonen viser advarsler hvis PC-konfigurasjonen din ikke passer for en bestemt modell.

Hva GPT4All kan gjøre

GPT4All tilbyr for tiden 11 språkmodeller. Denne listen inkluderer lokale databaser så vel som nettjenester ChatGPT 3.5 Turbo og GPT-4. Chatbots fra OpenAI kan kobles til programmet hvis du har et gyldig abonnement og riktig tilgang ved hjelp av API-nøkkelen, som ligger i kontoinnstillingene.

Ferdige modeller varierer i antall tilgjengelige instruksjoner, hastigheten på arbeidet og stilen på svarene. Mange av systemene er i stand til å generere tekst og svare på spørsmål om en lang rekke temaer. Modellene er trent på et stort datasett, inkludert verbale dialoger, programkode, poesi, sanger og ulike historier. Mens systemet samhandler best med engelsk, provoserer forespørsler på russisk ofte frem et svar med feil.

GPT4All bruker hovedsakelig datamaskinens CPU til å behandle forespørsler. Brukere kan angi maksimal svarlengde fra nevrale nettverk, angir et stort antall tokens for grensen. Dette bidrar til å få detaljerte resultater. Det er også mulig å manuelt sette en prøveforespørsel for bedre interaksjon med språkmodeller. Chatbot-samtaler kan lagres lokalt på enheten.

Det er viktig å merke seg at ikke alle GPT4All-modeller er egnet for å generere store historier eller artikler. Ikke i alle situasjoner vil chatboten gi detaljerte svar, selv om en stor grense er satt. Som nevnt ovenfor, for voluminøse modeller med et stort antall instruksjoner, trenger du en datamaskin med en margin på RAM - fra 24 GB eller mer. Hvis systemet ditt ikke oppfyller dette kravet, er det bedre å begrense deg til å bruke kompakte modeller.

Slik bruker du GPT4All

GPT4All er tilgjengelig på offesiell nettside prosjekt. Tjenesten kan kjøres som en skrivebordsapplikasjon eller ved å bruke et Python-bibliotek. Det mest praktiske alternativet er å installere et program med et grafisk grensesnitt for operativsystemet ditt. For å gjøre dette er det nok å laste ned den aktuelle klienten fra nettstedet med en størrelse på flere hundre megabyte.

Etter å ha installert klienten, første gang du kjører den, vil du bli bedt om å installere en av modellene. Til å begynne med kan du velge Falcon og LLaMA2. Dette er små sett som gir svar raskt nok. Det er praktisk å bytte mellom tilgjengelige nevrale nettverk - bare velg ønsket alternativ fra rullegardinlisten øverst i programvinduet.

Hoveddelen av GPT4All-grensesnittet er chat-siden. I tillegg til panelet for å velge tilgjengelige modeller, er det også en knapp for å opprette en ny chat og lagre en eksisterende. Du kan når som helst gå til skjermen for å laste ned andre modeller og oppdateringer. I øvre høyre del er det grunnleggende innstillinger og et panel for å administrere dem.

Prosessen med å jobbe med en chatbot er ikke forskjellig fra andre lignende online systemer. En detaljert forespørsel må legges inn i linjen under. Du kan legge til avklaringer eller starte genereringen av svaret på nytt med den tilsvarende knappen. Kompakte modeller gir vanligvis de samme svarene flere ganger på rad. Interessante resultater kan bli funnet hvis du utfører eksperimenter med forskjellige systemer og velger promt med ytterligere detaljer.