【转帖】GPT4All开源的聊天机器人
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GPT4All训练好之后可以做什么。
GPT4All是怎么训练的
GPT4All的训练方法主要分为两个步骤:数据准备和模型训练。
数据准备
GPT4All使用了大约800k个基于GPT-3.5-Turbo生成的对话作为训练数据,这些对话涵盖了各种主题和场景,比如编程、故事、游戏、旅行、购物等。这些对话数据是从OpenAI的API收集而来,经过了一定的清洗和筛选,去除了重复、无意义、不礼貌或不合适的内容。这些数据可以在GPT4All的GitHub仓库中下载。
除了对话数据外,GPT4All还使用了一些其他类型的文本数据作为辅助数据,比如代码、故事、歌词、诗歌等。这些数据可以增加GPT4All的多样性和创造力,也可以提高GPT4All的泛化能力和知识水平。这些数据也可以在GPT4All的GitHub仓库中下载。
模型训练
GPT4All基于LLaMA 7B模型进行微调,LLaMA 7B模型是Meta(原Facebook)泄露的大型语言模型,拥有7亿个参数。LLaMA 7B模型已经预训练了很多通用知识和语言能力,因此只需要少量的微调就可以适应特定的任务和领域。GPT4All使用了PyTorch框架和PEFT库来进行模型训练,PEFT库是一个高效的分布式训练库,可以支持多GPU和多机器的并行训练。
GPT4All使用了Adam优化器和交叉熵损失函数来进行模型训练,学习率设置为1e-5,批次大小设置为32,梯度累积步数设置为8,最大序列长度设置为512,总共进行了10个epoch的训练。GPT4All使用了混合精度训练(mixed precision training)来加速训练过程和节省显存空间。GPT4All还使用了LORA技术(Layer-wise Optimized Rank Adaptation)来压缩模型大小和提升模型性能,LORA技术是一种低秩近似技术,可以将原始模型参数分解为两个低秩矩阵相乘的形式,从而减少参数数量和计算量。
GPT4All所需的电脑配置
由于GPT4All是一个大型语言模型,因此它需要一定的电脑配置才能进行
训练和使用。一般来说,GPT4All的训练需要一台拥有至少16GB显存的GPU,比如NVIDIA RTX 3080或RTX 3090。如果使用多GPU或多机器进行分布式训练,可以加快训练速度和提高训练稳定性。GPT4All的使用则相对简单,可以在CPU上运行,也可以在GPU上运行,只要安装了相应的依赖库和驱动程序。GPT4All提供了一个可执行文件,可以直接在本地运行,也提供了Python和Typescript的绑定,可以通过编程方式调用GPT4All。
云服务器训练的可行性和成本
如果没有合适的电脑配置,也可以考虑使用云服务器来进行GPT4All的训练和使用。云服务器是一种基于互联网的计算服务,可以提供按需、弹性、可扩展的计算资源,比如CPU、GPU、内存、硬盘、网络等。云服务器的优点是可以根据需要选择合适的配置和数量,不需要购买和维护硬件设备,也不需要担心电力和散热等问题。云服务器的缺点是需要支付一定的费用,而且可能存在数据安全和隐私等风险。
另外我准备了一些训练模型和云服务器配置的资料持续更新。
目前市场上有很多提供云服务器服务的厂商,比如Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud Platform(GCP)、Microsoft Azure、阿里云、腾讯云等。这些厂商都提供了各种类型和规格的云服务器,可以满足不同的需求和预算。一般来说,选择云服务器时要考虑以下几个因素:
- 计算资源:主要包括CPU、GPU、内存、硬盘等,要根据GPT4All的训练和使用需求来选择合适的配置。例如,如果要进行模型训练,就需要选择拥有足够显存的GPU,如果只要进行模型使用,就可以选择较低配置的CPU。
- 网络资源:主要包括带宽、流量、延迟等,要根据GPT4All的数据传输和交互需求来选择合适的配置。例如,如果要下载或上传大量数据,就需要选择高速带宽和免费流量的网络,如果要实时响应用户请求,就需要选择低延迟和高可用性的网络。
- 地域和可用区:主要包括云服务器所在的物理位置和逻辑分区,要根据GPT4All的数据来源和目标用户来选择合适的位置。例如,如果数据来源或目标用户都在中国大陆,就需要选择中国大陆的地域和可用区,否则可能会受到网络阻断或审查等影响。
- 价格和计费方式:主要包括云服务器的租用费用和计算方式,要根据GPT4All的使用时长和频率来选择合适的价格和计费方式。例如,如果只是临时或偶尔使用GPT4All,就可以选择按需付费或按小时付费的方式,如果长期或频繁使用GPT4All,就可以选择预付费或按月付费的方式。
以AWS为例,下面给出一个简单的估算:
以上只是一些简单的例子,GPT4All还有很多其他的可能性和潜力,只要你有想法和创意,就可以利用GPT4All来实现。当然,GPT4All也不是万能的,它还有很多不足和局限,比如数据质量、模型性能、安全风险等。因此,在使用GPT4All时要注意以下几点:
总之,GPT4All是一个有趣和有用的聊天机器人,它可以帮助你完成很多任务和创造很多内容,但是也要注意使用它的方式和目的,遵守法律和道德,尊重他人和自己。希望你能享受使用GPT4All的过程,也能从中学习和成长。
- 如果要进行模型训练,可以选择p3.2xlarge类型的云服务器,它拥有8核CPU、61GB内存、16GB显存
、1.5TB硬盘、10Gbps带宽的配置。这种类型的云服务器的价格是3.06美元/小时,如果按照10个epoch的训练时间来估算,大约需要30小时,那么总共的费用是91.8美元。
- 如果只要进行模型使用,可以选择t3.medium类型的云服务器,它拥有2核CPU、4GB内存、20GB硬盘、5Gbps带宽的配置。这种类型的云服务器的价格是0.0416美元/小时,如果按照每天使用2小时来估算,那么一个月的费用是2.5美元。
当然,这些价格和时间都是根据AWS官网的数据和GPT4All的文档来估算的,实际情况可能会有所不同,还要考虑其他因素,比如税费、折扣、优惠券等。总体来说,使用云服务器来进行GPT4All的训练和使用是可行的,但是成本会比较高,尤其是模型训练的成本。如果有条件,还是建议使用自己的电脑来进行GPT4All的训练和使用。
GPT4All训练好之后可以做什么
GPT4All训练好之后可以做很多有趣和有用的事情,比如:
- 与GPT4All进行聊天:GPT4All可以作为一个智能助手或伙伴,与你进行各种主题和场景的对话,回答你的问题,提供你所需的信息,陪你聊天解闷。
- 生成文本内容:GPT4All可以根据你的输入或提示,生成各种类型和风格的文本内容,比如故事、诗歌、歌词、笑话、新闻、评论等。
- 翻译语言:GPT4All可以支持多种语言之间的翻译,比如中文、英文、法文、日文等。你只需要输入你想要翻译的语言和内容,GPT4All就可以给出相应的翻译结果。
- 编写代码:GPT4All可以根据你的需求或描述,编写各种语言和框架的代码,比如Python、Java、C++、HTML、CSS等。你只需要输入你想要实现的功能或效果,GPT4All就可以给出相应的代码片段。
- 优化内容:GPT4All可以根据你提供的内容,对其进行改进或优化,比如修改语法错误、提高可读性、增加创意等。你只需要输入你想要优化的内容,GPT4All就可以给出相应的建议或修改。
- 不要完全相信或依赖GPT4All生成或提供的内容,要自己进行核实和判断。
- 不要用GPT4All来做一些违法或不道德
的事情,比如欺骗、诽谤、侵权等。
- 不要用GPT4All来处理一些敏感或隐私的数据,比如个人信息、账号密码、商业机密等。
- 不要用GPT4All来冒充或模仿一些有影响力或敏感的人物,比如政治家、名人、专家等。
- 不要用GPT4All来生成或传播一些有版权或知识产权的内容,比如书籍、歌曲、电影等。
【转帖】GPT4All开源的聊天机器人的更多相关文章
- TensorFlow 聊天机器人开源项目评测第一期:DeepQA
聊天机器人开源项目评测第一期:DeepQA https://github.com/Conchylicultor/DeepQA 用 i5 的笔记本早上运行到下午,跑了 3 轮的结果,最后效果并不理想.官 ...
- 开源项目——小Q聊天机器人V1.3
小Q聊天机器人V1.0 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51386281 小Q聊天机器人V1.1 http://blog.csd ...
- 开源项目——小Q聊天机器人V1.0
小Q聊天机器人V1.0 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51386281 小Q聊天机器人V1.1 http://blog.csd ...
- 开源项目——小Q聊天机器人V1.5
小Q聊天机器人V1.0 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51386281 小Q聊天机器人V1.1 http://blog.csd ...
- 开源项目——小Q聊天机器人V1.4
小Q聊天机器人V1.0 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51386281 小Q聊天机器人V1.1 http://blog.csd ...
- 开源项目——小Q聊天机器人V1.2
小Q聊天机器人V1.0 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51386281 小Q聊天机器人V1.1 http://blog.csd ...
- 开源项目——小Q聊天机器人V1.1
小Q聊天机器人V1.0 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51386281 小Q聊天机器人V1.1 http://blog.csd ...
- TensorFlow练习13: 制作一个简单的聊天机器人
现在很多卖货公司都使用聊天机器人充当客服人员,许多科技巨头也纷纷推出各自的聊天助手,如苹果Siri.Google Now.Amazon Alexa.微软小冰等等.前不久有一个视频比较了Google N ...
- QQ 聊天机器人小薇 2.1.0 发布!
本次发布加入了支持茉莉机器人,并且更容易搭建开发环境,在线显示登录二维码~ 简介 XiaoV(小薇)是一个用 Java 写的 QQ 聊天机器人 Web 服务,可以用于社群互动: 监听多个 QQ 群消息 ...
- QQ 聊天机器人小薇 2.0.0 发布!
本次发布主要加入了支持讨论组聊天,并增强了稳定性.另外,官方小薇 QQ 机器人已经下线,大家要体验的话请 自建私服~ 简介 XiaoV(小薇)是一个用 Java 写的 QQ 聊天机器人 Web 服务, ...
随机推荐
- 超酷! Atlas给黑白视频“上色”
摘要:随着人工智能技术发展,AI已经能够为黑白的老视频 "上色",重现昔日的情景,让黑白图像变得栩栩如生. 怎么样,是不是看起来题目跟昨天的博客名称差不多?昨天是图片,今天是视频. ...
- 源生创新 云享未来|GOTC全球开源技术峰会华为云云原生精彩时刻
摘要:GOTC 全球开源技术峰会在上海张江科学会堂成功举办. 本文分享自华为云社区<源生创新 云享未来|GOTC全球开源技术峰会华为云云原生精彩时刻>,作者:华为云云原生团队. GOTC ...
- 性能达1.5+倍!昇腾AI助力分子动力学模拟研究
摘要:在异构计算架构CANN的助力下,AI预测性能达到现有产品的1.5+倍,可预测规模较传统方法提升10000+倍,为光伏材料.新能源电池.半导体材料研究带来巨大的商业应用价值. 本文分享自华为云社区 ...
- 认识一下MRS里的“中间人”Alluxio
摘要:Alluxio在mrs的数据处理生态中处于计算和存储之间,为上层spark.presto.mapredue.hive计算框架提供了数据抽象层,计算框架可以通过统一的客户端api和全局命名空间访问 ...
- 跟我学AI建模:分子动力学仿真模拟之DeepMD-kit框架
摘要:分子动力学仿真模拟的重点就在于如何建立模型描述分子间的相互作用. 本文分享自华为云社区<AI建模-分子动力学仿真>,作者: 木子_007 . 一.背景 分子动力学的仿真模拟广泛应用于 ...
- OpenHarmony移植案例与原理:如何适配服务启动引导部件bootstrap_lite
摘要:本文介绍移植开发板时如何适配服务启动引导部件bootstrap_lite,并介绍相关的运行机制原理. 本文分享自华为云社区<OpenHarmony移植案例与原理 - startup子系统之 ...
- 火山引擎 DataTester 为企业降本增效:1 个人也能成为一支 A/B 实验团队
更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 今年天猫电商.京东均表示交易规模与 2021 年持平,跟往年急剧增长的销售额相比,今年的双十一显得略微" ...
- Java 日志框架学习笔记
日志概念 1. 日志文件 日志文件是用于记录系统操作事件的文件集合 1.1 调试日志 1.2 系统日志 系统日志是记录系统中硬件.软件和系统问题的信息,同时还可以监视系统中发生的事件.用户可以通过它来 ...
- Android 启动优化(二) - 有向无环图的原理以及解题思路
Android 启动优化(一) - 有向无环图 Android 启动优化(二) - 拓扑排序的原理以及解题思路 Android 启动优化(三) - AnchorTask 使用说明 Android 启动 ...
- Codeforces Round #663 (Div. 2) (A~C题,C题 Good)
比赛链接:Here 1391A. Suborrays 简单构造题, 把 \(n\) 放最前面,接着补 \(1\) ~ \(n - 1\) 即可 1391B. Fix You \((1,1)\) -&g ...