略施小计,拥有自己的GPT

ChatGPT一经发布就在AI圈引起轰动,GPT-4和chagpt-plugin让OpenAI和其他同行拉开了更大的差距。由于某些原因,我们可能无法亲身体验ChatGPT的神奇之处。但现在,如果你还没有体验过ChatGPT,就像10年前没有购买比特币一样(价格已经涨了几万倍)。因此,我找了几个ChatGPT的平替版本,让你可以在当前的AI浪潮中踏浪前行。

首先声明,以下的平替版本需要自行下载、安装和编译,需要一定的编程技巧,但好处是一旦启动,你将拥有自己的私人GPT助手。

生成式大语言模型

alpaca.cpp

该项目是由OpenAI和斯坦福共同推出的,旨在让用户能够在本地运行生成式大语言模型。

以下是未经加速处理的效果图:

该项目根据电脑内存大小有3个版本可供选择,经过测试即使占用内存最低的智障版本在回答事实性问题方面也能做到很好了,而占用30GB内存的大聪明版本已经可以为你提供专业咨询了。遗憾的是目前只能通过英文来进行提问。

llama.cpp

该项目是基于Facebook开源的大语言模型facebookresearch/llama 移植的C/C++版本。模型根据电脑内存大小也有以下几个版本可供选择:

model original size quantized size (4-bit)
7B 13 GB 3.9 GB
13B 24 GB 7.8 GB
30B 60 GB 19.5 GB
65B 120 GB 38.5 GB

以下是运行的效果图:

多模态生成模型

除了能够生成文本的AI助手,图像生成也是一个备受关注的AI模型。

文本转图像:stable-diffusion

stable-diffusion是一个文字转图像的AI模型,百度发布的文心一格也是基于这个开源模型进行开发的。可以从以下地址搭建属于自己的文心一格

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该项目基于stable-diffusion模型构建,不仅拥有用户界面,还可以根据需要安装其他的效果插件。

安装完成之后,不仅可以实现语言转图像功能,还可以上传图片,根据图片以及你的描述生成新的图像。

语音转文本:Whisper

Whisper是OpenAI开源的一个语音转文字的AI模型。

安装该模型后就可以拥有语音/视频转文字的能力了。

并且如果你兴趣足够的话,还可以将Whisper和前文提到的文本生成模型结合在一起,这样你就拥有一个可以对话的智能机器人了。

以上,为大家介绍了多种可搭建的开源AI模型,虽然搭建自己的GPT需要一些编程技巧和时间,但通过自己动手能够拥有一个私人的、强大的语言模型助手,将会是一件非常有价值的事情。并且这也是一个有趣和有用的探索机会,可以深入了解和体验ChatGPT,以及构建自己的语言模型,从而在AI领域获得更多的发展机会。

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转载自blog.csdn.net/wangonik_l/article/details/131380471