在本文中，我们将使用 GPT4All 通过 LangChain 在我们的本地机器上创建一个聊天机器人，然后探讨如何使用 Cerebrium 将私有 GPT4All 模型部署到云端，然后使用 LangChain 从我们的应用程序再次与它交互。
但首先，让我们更多地了解一下 GPT4All 和指令调整，这是使其成为如此出色的聊天机器人式模型的原因之一。
内容
- GPT4All 和指令调整
- 在本地使用 GPT4All 的聊天机器人 UI 应用程序
- 使用 LangChain 在本地与 GPT4All 交互
- 使用 LangChain 和 Cerebrium 在云端与 GPT4All 交互
GTP4All
GTP4All 是一个生态系统，用于训练和部署在消费级 CPU 上本地运行的强大和定制的大型语言模型。
太好了，这意味着我们可以在我们的计算机上使用它并期望它以合理的速度运行。无需 GPU。分数！基本模型只有 3.5 GB 左右，所以我们可以在普通计算机上使用它。到目前为止，一切都很好。
目标很简单——成为任何个人或企业都可以自由使用、分发和构建的最佳指令调优助手式语言模型。
它有一个非商业许可证，这意味着你可以从中赚钱，这很酷。并非所有开源 LLM 都共享相同的许可证，因此您可以在此基础上构建产品而不必担心许可证问题。
它提到它想成为“最佳指令调优助手式”语言模型。如果你和我一样，你会想知道那是什么意思。什么是指令调优？让我们深入挖掘一下。
指令调优
大型语言模型 (LLM) 在大型文本数据集上进行训练。他们大多接受过这样的训练，即给定一串文本，他们可以统计地预测下一个单词序列