3月底才发布的时候，GPT4All还是基于MetaAI开源的LLaMA微调得到的大模型。其最大的特点是开源，并且其4-bit量化版本可以在CPU上运行！同时，因为NomicAI精心挑选了80万的 prompt-response对进行微调训练，因此其效果十分好！此后，NomicAI分别发布了5个相关的模型：上述五个模型中，基于GPL的都是来自MetaAI开源LLaMA模...
DeepSeek-R1打造本地RAG知识库:B站最细本地知识库搭建教程,DeepSeek+Ollama+RAG微调教程,打造专属行业大模型(附教程) 1449 85 14:37 App 真的太猛了!QWQ-32B更小尺寸、更强性能,仅需16G显存,堪比DeepSeek-R1,附最新QwQ-32B实测! 1287 81 32:39 App 【微调教程】DeepSeek R1模型Lora微调训练,打造私有...
以下是一些GPT4All项目提供的模型的简介：LLaMa：LLaMa是一种基于Transformer的大型语言模型，它使用了一种称为Lora（Layer-wise Recomposition） 的技术来提高模型的效率和稳定性。Lora是一种将Transformer层分解为多个子层，并在每个子层上应用不同的注意力机制（Attention Mechanism） 的方法。这样可以减少计算量，提高...
GPT4All 基于 Meta 的 LLaMa 模型训练。你可能立即觉得不对，你这跟 GPT 有啥关系？为什么要无端蹭...
GPT4All目前支持如下模型：下载链接和具体信息参考模型卡：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/GPT4All 可以看到，大多数模型都是经过量化的预训练结果，其物理文件大小都在8GB以内，正常情况16G内存都可以完全载入使用。需要注意的是，上述模型中很多模型是不支持商用的（基础模型是LLaMA都不行）...
LLaMA(includingOpenLLaMA) MPT(includingReplit) GPT-J 你可以在官方网站或模型目录中查看支持的模型的完整列表。 GPT4All的模型是通过神经网络量化过程生成的。一般来说,一个具有多亿参数的Transformer解码器需要30+ GB的显存来执行一个前向传递。但大多数人并没有如此强大的计算机或使用GPU硬件的权限。因此,通过运...
•LLaMa•GPT-J•MPT 任何使用这些架构训练的模型都可以被量化并在所有GPT4All绑定和聊天客户端中本地运行。你可以通过贡献gpt4all-backend来添加新的变体。你可以在网站 website[19]上或聊天客户端的下载面板中找到预量化模型的详尽列表。 常见问题解答 ...
GPT4ALL 体验其实，LLM（大语言模型）有非常宽泛的参数量范围。咱们今天介绍的这个模型 GPT4All 只有 70 亿参数，在 LLM 里面现在算是妥妥的小巧玲珑。不过看这个名字你也能发现，它确实是野心勃勃，照着 ChatGPT 的性能去对标的。GPT4All 基于Meta的LLaMa模型训练。你可能立即觉得不对，你这跟 GPT 有啥关系？...
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、...
这周又出现了gpt4all,基于 LLaMA 7B模型,采集近80万的GPT-3.5-Turbo对话数据进行finetune,效果看起来比 LLaMA 7B 要好。作者发布了他们训练好的经过量化的模型,大小3.9G,以及可以直接在PC上运行的二进制聊天程序,可以直接在各个平台运行。 然后长久以来的TODO 可以实现了,在缝合了talkGPT和GPT4All后,就有了talk...