12 GPT-4开源替代方案

　　GPT-4 开源替代品可以提供类似的性能并且需要更少的计算资源来运行。这些项目附带说明、代码源、模型权重、数据集和聊天机器人 UI。

　　GPT-4是OpenAI开发的最先进的生成式人工智能。它正在改变我们的工作方式。然而，GPT-4 不是开源的，这意味着我们无法访问代码、模型架构、数据或模型权重来重现结果。

　　为了平衡规模，开源社区已经开始研究 GPT-4 替代品，这些替代品提供几乎相似的性能和功能，并且需要更少的计算资源。在本文中，我们晓得博客将为你介绍12 GPT-4开源替代方案，并进行简要说明以及相关研究论文、博客文章、聊天机器人演示、代码源和模型卡的链接。

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　　注意：提到的一些模型具有非商业许可证，这限制它们仅用于研究和学术目的。在使用它们之前您需要了解这些限制。

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1、ColossalChat

　　ColossalChat 是一个开源项目，允许您使用完整的 RLHF（人类反馈强化学习）管道克隆 AI 模型。

　　它是一个完全开源的项目，包括双语数据集、训练代码、演示和 4 位量化推理。所有组件将帮助您更便宜、更快地创建定制的聊天机器人。

2、Alpaca-LoRA

　　Alpaca-LoRA 是使用斯坦福羊驼和低秩适应（LoRA）创建的模型。低等级的采用使我们能够在 4GB RAM Raspberry Pi 4 上运行与 GPT-3.5 质量相似的 Instruct 模型。

　　该项目提供源代码、微调示例、推理代码、模型权重、数据集和演示。最好的部分是我们可以在几个小时内在单个 RTX 4090 上训练我们的模型。

3、Vicuna

　　Vicuna 可以为聊天机器人生成连贯且富有创意的文本。它是一种基于 Transformer 的架构，在从 ShareGPT.com 收集的对话数据集上进行了微调。

　　Vicuna 提供了几乎 90% 的 ChatGPT 性能。它是FastChat的一部分，FastChat 是一个开放平台，允许用户训练、服务和评估他们的聊天机器人。FastChat 提供了构建自定义聊天机器人模型所需的所有组件和工具。

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4、GPT4ALL

　　GPT4ALL 是由 Nomic AI 团队基于海量精选的辅助交互数据（如文字问题、代码、故事、描述和多轮对话）开发的聊天机器人。该模型架构基于 LLaMa，并使用低延迟机器学习加速器来更快地在 CPU 上进行推理。

　　使用 GPT4ALL，您可以获得 Python 客户端、GPU 和 CPU 干扰、Typescript 绑定、聊天界面和 Langchain 后端。

5、Raven RWKV

　　Raven RWKV 是ChatRWKV的一部分，ChatRWKV 是一个类似于 ChatGPT 的开源模型，但由 RWKV（100% RNN）语言模型提供支持，而不是基于 Transformer。

　　通过利用 RNN，该模型实现了与 Transformer 相当的质量和可扩展性水平，并具有更快的处理速度和节省 VRAM 的额外优势。Raven 经过微调以遵循指令，并且在斯坦福羊驼、code-alpaca 和更多数据集上进行了微调。

6、OpenChatKit

　　OpenChatKit是一个综合工具包，为开发聊天机器人应用程序提供了 ChatGPT 的开源替代方案。

　　该工具包包括用于训练您自己的指令调整大型语言模型、微调模型的分步说明，以及用于更新机器人响应的可扩展检索系统。此外，它还包括两项审核功能，可以帮助过滤掉不适当的问题。

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7、OPT

　　OPT（开放式预训练变压器）语言模型在零样本和少样本学习以及刻板偏见分析方面表现出了卓越的能力，尽管与 ChatGPT 的质量不相匹配。

　　OPT 是一个大型语言模型家族，参数范围从 125M 到 175B。这些模型是仅解码器的转换器，这意味着它们生成从左到右的自回归文本。

8、Flan-T5-XXL

　　Flan-T5-XXL 是经过微调的 T5 模型，已在以指令形式呈现的大量数据集上进行了训练。这种类型的微调显着提高了各种模型类别（例如 PaLM、T5 和 U-PaLM）的性能。此外，Flan-T5-XXL 模型针对涵盖多种语言的 1000 多个附加任务进行了微调。

9、Baize

　　Baize凭借其有助于降低潜在风险的护栏，在多轮对话中展现出令人印象深刻的表现。它通过高质量的多轮聊天语料库实现了这一目标，该语料库是利用 ChatGPT 开发的，以促进与自身的对话。

　　Baize代码源、模型和数据集是在非商业（研究目的）许可下发布的。

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10、Koala

　　Koala 是一个聊天机器人，通过 LLaMa 在从网络上抓取的对话数据集上进行微调来训练。Koala 的表现比 Alpaca 更好，并且在很多情况下与 ChatGPT 类似。

　　Koala 提供了训练代码、公共权重和对话微调器，并由 100 人进行了评估。

11、Dolly

　　Dolly 是一个由 Databricks 机器训练的大型语言模型，旨在证明我们可以使用旧的开源语言模式并赋予它们 ChatGPT 神奇的指令跟随能力。模型训练需要在一台机器上花费 30 分钟，使用高质量的训练数据。您甚至不需要大型模型即可实现高质量。该团队使用了 60 亿个参数模型，而 GPT-3 的参数模型为 1750 亿个。

12、Open Assistant

　　Open Assistant 是一个真正的开源项目，这意味着让每个人都可以访问基于顶级聊天的大语言模型。它旨在通过使人们能够与第三方系统交互、动态检索信息以及使用语言创建新应用程序来引发语言创新革命。

　　您可以在单个高端消费级 GPU 上运行大型语言聊天机器人，其代码、模型和数据均根据开源许可证获得许可。

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总结

　　以上是晓得博客为你介绍的12 GPT-4开源替代方案的全部内容，这些 GPT-4 替代方案可以帮助研究人员、开发人员和小公司创建基于语言的技术并与行业巨头竞争。这些模型的性能并不高于 GPT-4，但随着时间和社区贡献，有些模型可能有超越 GPT-4 的潜力。

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