Vad är GPT4All och hur man använder det

Vad är GPT4All

GPT4All är ett ekosystem för att träna och distribuera stora språkmodeller som körs lokalt på vanliga datorer av konsumentklass. De flesta av de för närvarande populära språkmodellerna är proprietära. Dessa tjänster tillhandahålls som en onlinetjänst med ett betalabonnemang eller en begränsad licens. Många av dessa system kan inte köras på konventionell hårdvara på grund av deras stora storlek och hårdvarukrav.

GPT4All-projektet gör språkmodeller tillgängliga för ett större antal användare. Vilken individ eller organisation som helst kan träna och distribuera sin egen stora språkmodeller med detta verktyg. Nomic AI-utvecklingsteamet underhåller och utvecklar detta system och lägger till nya funktioner regelbundet.

GPT4All-modeller är 3GB till 8GB-filer som kan laddas ner och anslutas till ett API med öppen källkod. För stabil drift behöver du från 8 till 16 GB fritt RAM, respektive. Det vill säga den totala mängden RAM i systemet bör vara ännu mer. Applikationen visar varningar om din PC-konfiguration inte är lämplig för en viss modell.

Vad GPT4All kan göra

GPT4All erbjuder för närvarande 11 språkmodeller. Denna lista inkluderar lokala databaser såväl som onlinetjänster ChatGPT 3.5 Turbo och GPT-4. Chatbots från OpenAI kan kopplas till programmet om du har ett giltigt abonnemang och lämplig åtkomst med hjälp av API-nyckeln som finns i kontoinställningarna.

Färdiga modeller skiljer sig åt i antalet tillgängliga instruktioner, arbetshastigheten och stilen på svaren. Många av systemen kan generera text och svara på frågor om ett stort antal ämnen. Modellerna tränas på en stor datamängd, inklusive verbala dialoger, programkod, poesi, sånger och olika berättelser. Även om systemet interagerar bäst med engelska, framkallar förfrågningar på ryska ofta ett svar med fel.

GPT4All använder huvudsakligen datorns CPU för att behandla förfrågningar. Användare kan ställa in den maximala svarslängden från neurala nätverk, ange ett stort antal tokens för gränsen. Detta hjälper till att få detaljerade resultat. Det är också möjligt att manuellt ställa in en provförfrågan för bättre interaktion med språkmodeller. Chatbot-konversationer kan sparas lokalt på enheten.

Det är viktigt att notera att inte alla GPT4All-modeller är lämpliga för att generera stora berättelser eller artiklar. Inte heller i alla situationer kommer chatboten att ge detaljerade svar, även om en stor gräns är satt. Som nämnts ovan, för voluminösa modeller med ett stort antal instruktioner, behöver du en dator med en marginal på RAM - från 24 GB eller mer. Om ditt system inte uppfyller detta krav är det bättre att begränsa dig till att använda kompakta modeller.

Hur man använder GPT4All

GPT4All är tillgänglig på officiell hemsida projekt. Tjänsten kan köras som en skrivbordsapplikation eller med ett Python-bibliotek. Det bekvämaste alternativet är att installera ett program med ett grafiskt gränssnitt för ditt operativsystem. För att göra detta räcker det att ladda ner lämplig klient från webbplatsen med en storlek på flera hundra megabyte.

När du har installerat klienten, första gången du kör den, kommer du att uppmanas att installera en av modellerna. Till att börja med kan du välja Falcon och LLaMA2. Det är små uppsättningar som ger svar tillräckligt snabbt. Det är bekvämt att växla mellan tillgängliga neurala nätverk - välj bara önskat alternativ från rullgardinsmenyn högst upp i programfönstret.

Huvuddelen av GPT4All-gränssnittet är chattsidan. Utöver panelen för att välja tillgängliga modeller finns det även en knapp för att skapa en ny chatt och spara en befintlig. Du kan när som helst gå till skärmen för att ladda ner andra modeller och uppdateringar. I den övre högra delen finns grundinställningar och en panel för att hantera dem.

Processen att arbeta med en chatbot skiljer sig inte från andra liknande onlinesystem. En detaljerad begäran måste anges i raden nedan. Du kan lägga till förtydliganden eller starta om genereringen av svaret med motsvarande knapp. Kompakta modeller ger vanligtvis samma svar flera gånger i rad. Intressanta resultat kan hittas om du gör experiment med olika system och väljer promt med ytterligare detaljer.