GPT4All 是基于 LLaMa 的 ~800k GPT-3.5-Turbo Generations 训练出来的助手式大型语言模型，这个模型接受了大量干净的助手数据的训练，包括代码、故事和对话，可作为 GPT4 的平替。
在 M1 Mac 上运行的示例：
自己试试
- 从 Direct Link or [Torrent-Magnet] 下载
gpt4all-lora-quantized.bin文件。 - 克隆此仓库，导航至
chat，并将下载的文件放在那里。 - 为操作系统运行适当的命令：
- M1 Mac/OSX:
cd chat;./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 - Linux:
cd chat;./gpt4all-lora-quantized-linux-x86 - Windows (PowerShell):
cd chat;./gpt4all-lora-quantized-win64.exe - Intel Mac/OSX:
cd chat;./gpt4all-lora-quantized-OSX-intel
- M1 Mac/OSX:
注意：GPU 上的完整模型（需要 16GB 显存）在定性评估中表现更好。
Python客户端
CPU 接口
要使用带有 CPU 接口的 python 客户端运行，首先使用安装nomic 客户端 ，然后可以使用以下脚本与 GPT4All 进行交互：pip install nomic
from nomic.gpt4all import GPT4All
m = GPT4All()
m.open()
m.prompt('write me a story about a lonely computer')显卡接口
有两种方法可以在 GPU 上启动和运行此模型。此处的设置比 CPU 模型稍微复杂一些。
- 克隆 nomic 客户端 repo 并在主目录中运行
pip install .[GPT4All]。 - 运行
pip install nomic并从此处构建的 wheels 安装额外的 deps
完成后，可以使用如下脚本在 GPU 上运行模型：
from nomic.gpt4all import GPT4AllGPU
m = GPT4AllGPU(LLAMA_PATH)
config = {'num_beams': 2,
'min_new_tokens': 10,
'max_length': 100,
'repetition_penalty': 2.0}
out = m.generate('write me a story about a lonely computer', config)
print(out)其中 LLAMA_PATH 是 Huggingface Automodel 兼容的 LLAMA 模型的路径,Nomic 目前无法分发此文件。
可以在配置中传递任何 huggingface 生成配置参数。
路线图
短期
- （进行中）基于 GPTJ 训练 GPT4All 模型以缓解 llama 分布问题。
- （进行中）为此模型创建改进的 CPU 和 GPU 接口。
- （未开始）集成 llama.cpp 绑定
- （未开始）为模型创建一个良好的对话聊天界面。
- （未开始）允许用户选择加入并提交他们的聊天记录以进行后续培训
中期
- （未开始）将 GPT4All 与Atlas集成以允许文档检索。
- 被基于 GPTJ 的 GPT4All 屏蔽
- （未开始）将 GPT4All 与 Langchain 集成。
- （进行中）构建简单的自定义训练脚本以允许用户微调模型。
长期
- （未开始）允许任何人使用 Atlas 为后续 GPT4All 版本整理训练数据。
- （进行中）使 AI 民主化。
再现性
训练有素的 LoRa 权重：
- gpt4all-lora（四个完整的训练阶段）： https ://huggingface.co/nomic-ai/gpt4all-lora
- gpt4all-lora-epoch-2（三个完整的训练阶段）https://huggingface.co/nomic-ai/gpt4all-lora-epoch-2
原始数据：
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GPT4All是一个开源的聊天机器人，它基于LLaMA的大型语言模型训练而成，使用了大量的干净的助手数据，包括代码、故事和对话。它可以在本地运行，不需要云服务或登录，也可以通过Python或Typescript的绑定来使用。它的目标是提供一个类似于GPT-3或GPT-4的语言模型，但是更轻量化和易于访问。本文将介绍GPT4All的训练方法、所需的电脑配置、云服务器训练的可行性和成本，以及GPT4A
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