Что такое GPT4All
GPT4All — это экосистема для обучения и развёртывания больших языковых моделей, работающих локально на обычных компьютерах потребительского уровня. Большинство популярных на данный момент языковых моделей являются проприетарными. Эти сервисы предоставляются в виде онлайн-услуги с платной подпиской или по лицензии с ограничениями. Многие из этих систем невозможно запустить на обычном оборудовании из-за большого размера и требований к железу.
Проект GPT4All делает языковые модели доступными для более широкого круга пользователей. Любой человек или организация могут обучать и развёртывать собственные большие языковые модели с помощью этого инструмента. Команда разработчиков Nomic AI поддерживает и развивает эту систему, регулярно добавляя новые функции.
Модели GPT4All — это файлы размером от 3 до 8 ГБ, которые можно загрузить и подключить к программному интерфейсу с открытым исходным кодом. Для стабильной работы необходимо от 8 до 16 ГБ свободной оперативной памяти соответственно. То есть общее количество ОЗУ в системе должно быть ещё больше. Приложение выводит предупреждения, если конфигурация вашего ПК не подходит для конкретной модели.
Что умеет GPT4All
На данный момент GPT4All предлагает 11 языковых моделей. В этот список входят локальные базы, а также онлайн-сервисы ChatGPT 3.5 Turbo и GPT-4. Чат-ботов от OpenAI можно подключить к программе, если у вас есть действующая подписка и соответствующий доступ по API-ключу, который находится в настройках аккаунта.
Готовые модели различаются количеством доступных инструкций, скоростью работы и стилем ответов. Многие из систем умеет генерировать текст и отвечать на вопросы по большому количеству тем. Модели обучают на объёмном наборе данных, включая словесные диалоги, программный код, поэзию, песни и различные истории. Пока система лучше всего взаимодействует с английским языком, запросы на русском часто провоцируют ответ с ошибками.
GPT4All использует в основном центральный процессор компьютера для обработки запросов. Пользователи могут настраивать максимальную длину ответа от нейросети, устанавливая большое количество токенов для лимита. Это помогает получать развёрнутые по объёму результаты. Также есть возможность задавать вручную образец запроса для лучшего взаимодействия с языковыми моделями. Переписку с чат-ботом можно сохранять локально на устройстве.
Важно отметить, что не все модели GPT4All подходят для генераций больших историй или статей. Также не во всех ситуациях чат-бот будет выдавать развёрнутые ответы, даже если установлен большой лимит. Как уже отмечали выше, для объёмных моделей с большим количеством инструкций понадобится компьютер с запасом ОЗУ — от 24 ГБ и больше. Если ваша система не удовлетворяет такому требованию, то лучше ограничиться использованием компактных моделей.
Как использовать GPT4All
GPT4All доступен на официальном сайте проекта. Сервис можно запустить как настольное приложение или с помощью библиотеки Python. Наиболее удобный вариант — установить программу с графическим интерфейсом для вашей операционной системы. Для этого достаточно скачать с сайта соответствующий клиент размером в несколько сотен мегабайт.
После установки клиента при его первом запуске вам будет предложено установить одну из моделей. Для начала вы можете выбрать Falcon и LLaMA2. Это небольшие наборы, которые достаточно быстро выдают ответы. Между доступными нейросетями удобно переключаться — достаточно выбрать нужный вариант из выпадающего списка в верхней части окна программы.
Основная часть интерфейса GPT4All — это страница с чатом. Кроме панели выбора доступных моделей есть также кнопка создания нового чата и сохранения уже существующего. В любой момент можно перейти на экран для скачивания других моделей и обновлений. Справа в верхней части расположены базовые настройки и панель для управления ими.
Процесс работы с чат-ботом не отличается от других подобных онлайн-систем. Подробный запрос нужно вводить в строку снизу. Можно добавлять уточнения или перезапускать генерирование ответа соответствующей кнопкой. Компактные модели обычно выдают одинаковые ответы несколько раз подряд. Интересные результаты получится найти, если проводить эксперименты с разными системами и подбирать промпты с дополнительными деталями.
