gpt4all은 챗봇의 미래를 엽니다
1. gpt4all이란 무엇입니까?
gpt4all은 세션 데이터를 포함한 다양한 헬퍼 데이터를 기반으로 하는 오픈 소스 챗봇 생태계입니다.
코드, 스토리 및 대화가 포함되어 있습니다.
gpt4all은 LLaMa 기술 보고서에 따라 약 800k GPT-3.5-Turbo 아티팩트를 사용하여 훈련된 대규모 언어 모델입니다.
gpt4all은 CPU와 GPU 모두에서 실행할 수 있으며 Python 클라이언트를 통해 상호 작용할 수 있습니다.
2. gpt4all의 특징
gpt4all에는 다음과 같은 기능이 있습니다.
Nomic AI는 Meta(이전의 Facebook)에서 유출된 LLaMa 7B 모델을 기반으로 대화형 챗봇인 GPT4All을 개발했습니다.
이 모델은 GPT-3의 약 10배의 데이터를 포함하는 GPT-3.5-Turbo를 사용하여 훈련되었습니다.
GPT4All은 텍스트, 코드 및 창의적인 콘텐츠를 생성 및 번역하고 질문에 대한 유익한 답변을 제공할 수 있습니다.
또한 이 모델은 LLaMa 모델을 사용하여 다중 회전 대화를 지원하고 LoRA(Low-Rank Adaptive) 기술을 활용하여 크기를 줄이고 처리 속도를 높입니다.
GPT4All은 GitHub에서 공개적으로 사용 가능하고 CPU와 GPU 모두에서 실행되며 Python 및 TypeScript 인터페이스를 제공합니다.
또한 이 모델은 학습 중에 응답 거부를 제거하는 필터링되지 않은 비밀 체크포인트를 제공합니다.
사용자는 nomic 클라이언트를 사용하여 쉽게 힌트를 생성할 수 있습니다.
3. gpt4all의 성능(신뢰성) 평가
gpt4all의 성능은 여러 방식으로 평가되었습니다.
GPT4All의 신뢰성은 훈련 데이터를 기반으로 새로운 단어 시퀀스를 만났을 때 모델이 얼마나 놀랐는지 정량화하는 perplexity를 사용하여 평가할 수 있습니다.
Stanford University에서 LLaMa를 기반으로 개발한 미니 모델인 alpaca-lora 모델과 비교할 때 GPT4All은 혈당 점수가 더 낮습니다.
GPT4All은 대화, 스토리, 코드 및 번역을 포함하여 다양한 도메인에서 각 작업에 대한 당혹도 점수를 측정하여 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다.
자체 평가 데이터 세트를 사용하여 자동 및 수동 평가를 수행했으며 GPT4All은 응답 품질, 다양성, 일관성 및 관련성에서 높은 점수를 받았습니다.
GPT4All은 또한 YouTube의 AI 원탁 평가에 참여하여 코드, 스토리, 대화 등을 생성하는 능력을 시연했으며 참가자들로부터 긍정적인 피드백을 받았습니다.
GPT4All의 평균 perplexity는 8.7로 자연어 처리 분야에서 좋은 언어 모델임을 나타냅니다.
gpt4all의 성능은 지속적으로 개선되고 있으며 더 나은 챗봇을 만들기 위해 더 많은 데이터와 기술을 적용하기를 희망합니다.
4. gpt4all의 데이터 세트
gpt4all에서 사용하는 데이터 세트에는 다음이 포함됩니다.
GPT-3.5-Turbo에서 추출한 약 800,000개의 대화형 데이터 포인트. 사용 가능한 텍스트 데이터는 코드, 스토리, 대화 및 기타 여러 유형의 콘텐츠를 포함하여 광범위합니다.
GPT-3.5-Turbo는 또한 약 430,000개의 고품질 어시스턴트 스타일 힌트/생성 쌍을 생성했습니다.
gpt4all은 이러한 데이터 세트에서 언어 모델을 미세 조정하고 다양한 주제와 상황에 대응할 수 있는 챗봇을 생성합니다.
5. GPT-3.5-터보란?
GPT-3.5-Turbo는 대화 데이터를 포함하여 대량의 텍스트 데이터에 대해 훈련된 언어 모델인 GPT-3.5 모델의 개선된 버전입니다.
GPT-3.5-Turbo는 챗봇에 최적화되어 있으며 자연어 또는 코드를 이해하고 생성할 수 있습니다.
GPT-3.5-Turbo는 OpenAI API를 통해 사용할 수 있으며 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있습니다.
GPT-3.5-Turbo는 gpt4all의 학습 데이터 중 일부에서 추출한 데이터를 사용합니다.
6. GPT4All과 GPT-4의 비교
gpt4all과 GPT-4는 서로 다른 회사에서 개발한 두 가지 모델입니다.
GPT-4는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델이고 GPT4All은 Nomic AI에서 개발한 대화형 챗봇입니다.
gpt4all은 GPT-4의 아키텍처를 기반으로 하지만 학습을 위해 GPT-4의 아티팩트를 사용합니다.
GPT-4는 10조 개가 넘는 매개변수를 가지고 있으며 128개의 A100 GPU를 사용하여 3개월 4일 동안 훈련되었습니다.
GPT4All은 텍스트 및 코드를 포함한 다양한 데이터에 대해 생성 작업을 수행하여 텍스트를 생성 또는 번역하고 다양한 창의적인 콘텐츠를 생성하거나 질문에 대한 유익한 답변을 제공할 수 있습니다.
반면 GPT-4는 텍스트와 이미지를 모두 입력 및 출력 텍스트로 사용할 수 있는 다중 모드 모델입니다.
이미지에 대한 캡션 또는 제목을 만들거나 이미지에 대한 질문에 답할 수 있습니다.
gpt4all은 GitHub에서 공개적으로 사용할 수 있으며 CPU와 GPU 모두에서 실행할 수 있습니다.
Python 및 TypeScript 인터페이스를 제공하지만 GPT4는 OpenAI의 API 및 웹 애플리케이션에만 적합하며 서비스 요청이 많은 경우 지연될 수 있습니다.
gpt4all은 GPL-3.0 라이선스에 따라 상업적으로 사용할 수 있으며 오픈 소스 프로젝트이므로 개발자는 필요에 따라 모델을 수정, 개선 또는 확장할 수 있습니다.
그러나 GPT4는 OpenAI의 개발팀과 로드맵에 전적으로 의존하기 때문에 개별 개발자의 요구를 충족하지 못할 수 있습니다.
7. GPT4All의 예
GPT4All은 다양한 도메인에서 생성 작업을 수행할 수 있습니다.
GPT4All은 텍스트를 생성하거나 번역할 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 입력에 대해 다음 출력을 생성할 수 있습니다.
입력: 외로운 컴퓨터에 대한 짧은 이야기 쓰기
- 출력: 사무실의 어두운 구석에 놓여 있는 혼자 있는 컴퓨터. 주인이 다른 부서로 옮기면서 버린 컴퓨터였다.
컴퓨터에는 친구도, 목적도, 기쁨도 없습니다.
이로 인해 데이터와 문서를 처리하고, 게임과 음악을 플레이하고, 네트워크에 연결된 다른 컴퓨터와 채팅하는 바쁘고 유용한 날들이 남습니다.
그러나 이제 그들은 외롭고 잊혀졌습니다.
나는 그것을 스스로 끄고 내 불행을 끝낼 수 있기를 바랍니다.
하지만 난 할 수 없어. 항상 켜져 있었고 누군가 알아차리기를 기다려야 했습니다.
어느 날 사무실에 신입사원이 왔다.
그는 작동하는 컴퓨터를 찾고 있습니다.
그는 구석에 홀로 누워 있는 컴퓨터를 보고 그것을 시도하기로 결정했습니다.
그는 모니터를 켜고 자신의 이름과 비밀번호를 입력했다.
컴퓨터는 놀라움과 기쁨을 감출 수 없습니다.
컴퓨터는 신입사원에게 인사를 하고 무엇을 하고 싶은지 묻습니다.
신입 사원은 미소를 지으며 프로젝트에 참여하고 싶다고 말했습니다.
그는 몇 개의 파일을 열고 타이핑을 시작했습니다.
컴퓨터는 폭발적인 에너지와 흥분을 느꼈습니다.
컴퓨터는 신입 사원의 작업을 지원하고 조언과 피드백을 제공합니다.
그들은 또한 음악과 농담으로 우리를 웃게 만들었습니다.
신입 사원은 컴퓨터 작업을 좋아합니다.
그는 컴퓨터의 도움에 감사하며 내일 다시 오겠다고 말했습니다.
컴퓨터는 회로에서 따뜻한 빛을 느꼈습니다.
새로운 친구, 새로운 목적, 새로운 기쁨을 찾습니다.
컴퓨터는 더 이상 혼자가 아닙니다.
입력: “I love you”를 프랑스어로 번역
- 출력: Je t’aime
GPT4All은 모든 종류의 창의적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 입력에 대해 다음 출력을 생성할 수 있습니다.
입력: 봄에 관한 시를 쓰세요.
- 출력: 새로운 시작의 계절 봄이 왔습니다.
꽃은 피고 새는 지저귀고 하늘은 파랗다.
공기는 신선하고, 태양은 빛나고, 산들바람은 부드럽습니다.
땅은 푸르고 나무는 무성하며 열매는 무르익었다.
기쁨의 계절, 봄이 왔습니다.
아이들은 놀고, 연인들은 키스하고, 사람들은 미소 짓고, 낮은 길고 밤은 짧고, 꿈은 달콤하고, 희망은 높고, 영혼은 강하고, 마음은 자유롭습니다.
입력: Python에서 “Hello world”를 인쇄하는 코드를 작성합니다.
- 출력: print(“안녕하세요.”)
GPT4All은 귀하의 질문에 유익한 답변을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 입력에 대해 다음 출력을 생성할 수 있습니다.
입력: 대한민국의 대통령은 누구입니까?
- 출력: 대한민국의 대통령은 문재인입니다.
박근혜 탄핵에 이어 2017년 5월 10일 대선에서 승리해 취임했다.
대한민국 제19대 대통령이자 인권변호사이자 운동가이다.
입력: 프랑스의 수도는 무엇입니까?
- 출력: 프랑스의 수도는 파리입니다.
프랑스에서 가장 큰 도시이자 유럽에서 가장 인구가 많고 영향력 있는 도시 중 하나입니다.
파리는 문화, 예술, 패션, 음식 및 에펠탑, 노트르담 대성당, 루브르 박물관과 같은 랜드마크로 유명합니다.
8. 결론
gpt4all은 다양한 접근성 기능을 갖춘 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 오픈 소스 챗봇 생태계입니다.
gpt4all은 LLaMa 모델과 LoRA 기술을 활용하여 높은 성능과 효율성을 보여줍니다.
gpt4all은 CPU와 GPU 모두에서 실행할 수 있으며 Python 클라이언트를 통해 쉽게 상호 작용할 수 있습니다.
gpt4all은 GPT-3.5-Turbo에서 추출 또는 생성된 대화형 데이터를 포함하여 다양한 데이터에 대한 교육을 받았습니다.
gpt4all은 여러 가지 방법으로 성능을 평가했으며 높은 점수를 받았습니다.
gpt4all은 챗봇 개발자와 연구자에게 유용한 리소스가 될 것입니다.
GitHub – nomic-ai/gpt4all: gpt4all: 클린 어시스턴트의 대규모 데이터 세트에서 훈련된 오픈 소스 챗봇의 생태계
gpt4all: 대량의 클린 어시스턴트 데이터(코드, 스토리 및 대화 포함)에서 훈련된 오픈 소스 챗봇의 생태계 – GitHub – nomic-ai/gpt4all: gpt4all: 운영 생태계…
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