Linux ユーザー向けの ChatGPT のベスト オープンソース代替品

さらに、これらのオープンソースの性質は チャットGPT alternatives により、開発者はモデルを特定のニーズに合わせてカスタマイズできるようになり、さまざまなソフトウェアでその潜在能力を最大限に発揮し、コラボレーションを促進できます。

この記事では、オープンソースのベストをまとめました ChatGPTの代替最先端の機能と利点を強調します。

1. GPT4オール

GPT4すべて は、ローカルで実行され、ユーザーのプライバシーを尊重する、無料の最先端のチャットボットです。このツールの機能には、GPU やインターネット接続は必ずしも必要ではありません。

GPT4すべて 詩の作成、問い合わせへの対応、カスタマイズされた執筆支援の提供など、ユーザーが利用できるさまざまな機能が付属しています。

追加機能には、Pythonコードの構築、ドキュメントの理解、さらにはGPT4Allモデルのトレーニングも含まれます。さらに、 GPT4すべて は、コンシューマーグレードの CPU 上で大規模でカスタマイズされた言語モデルをローカルにセットアップして実行できるオープンソース環境です。

より詳細なやり取りのための指示ベースのモデルが必要な場合でも、より迅速な応答のためのチャットベースのモデルが必要な場合でも、このツールが対応します。

2. オープンチャットキット

オープンチャットキット は、ChatGPT の優れた代替手段であり、同様の自然言語処理 (NLP) 機能を提供しながら、より高い柔軟性と制御を可能にします。

このツールは EleutherAI の GPT-NeoX フレームワーク上に構築されているため、ユーザーは特定のユースケースに合わせてモデルをトレーニングおよび微調整できます。

オープンチャットキットの包括的な機能により、開発者は Apache 2.0 ライセンスの下で簡単にアクセスできる完全なツールキットを使用して、汎用チャットボット ツールと特殊なチャットボット ツールの両方を作成することもできます。

訓練されたモデルや検索システムの使用などの機能に加えて、 オープンチャットキット チャットボットが算数問題の解決、物語やコードの記述、文書の要約など、さまざまなタスクを実行できるようにします。

3. ハグチャット

ハグチャット 最先端のオープン大規模言語モデル (LLM) を幅広く取り揃えた包括的なプラットフォームです。

設計上匿名性を保証するために、 抱きしめる顔 （HF) アカウントはユーザー認証に使用されます。会話は非公開のままであり、モデル作成者を含む誰とも共有されません。

最先端のLLMの幅広い選択肢を一貫して提供するために、 ハグチャット Llama 2 70B、CodeLlama 35B、Mistral 7B などのモデルは定期的に変更されます。

さらに、このツールは、ユーザーが公開ディスカッションに参加し、洞察に満ちたフィードバックを提供して、将来の形作りに役立つプラットフォームを提供します。

4. コアラ

コアラ は、MetaのLLaMAを強化するためにインターネットからのディスカッションデータを使用してトレーニングされた洗練されたチャットボットです。そのパフォーマンスは、 チャットGPT スタンフォード大学のアルパカと協力して、この特別なモデルは、広範なユーザー調査による徹底したデータセットのキュレーションとトレーニングを受けています。

半数以上の状況で、結果は、 コアラ さまざまな顧客からの問い合わせに答えるのが得意です。 チャットGPT そして頻繁に アルパカ。

正しく取得されたデータでトレーニングされた場合、ローカルで実行されるチャットボットは、次のような小規模な公開モデルを使用して、大規模な同等のチャットボットよりも優れたパフォーマンスを発揮できます。 コアラ。

5. アルパカ-LoRA

アルパカ-LoRA は、低ランク適応（ローラ）を複製する スタンフォードアルパカ 消費者向けハードウェアを研究するには、 ラズベリーパイ このプロジェクトでは、使用される te​​xt-davinci-003 品質の Instruct モデルが提供されます。

このコードは柔軟性とスケーラビリティを備えており、13b、30b、65b モデルに簡単に拡張できます。生成された LoRA 重みに加えて、プロジェクトでは基礎モデルと LoRA をダウンロードして推論するためのスクリプトも提供しています。

ハイパーパラメータの調整を必要とせず、Lo​​RA モデルはスタンフォード アルパカ モデルと同様の結果を示し、その有効性を実証し、ユーザー テストとフィードバックを通じてさらなる改善の可能性を開きます。

6. コロッサルチャット

コロッサルチャット オープンソースの大規模AIモデルソリューションの最前線に立っており、 RLHF 教師ありデータ収集、報酬モデルトレーニングの微調整、LLaMA事前トレーニング済みモデルに基づく強化学習を含むパイプライン。 便利なオープンソースプロジェクト これは、オリジナルの ChatGPT 技術ソリューションによく似ています。

最先端の機能を備えたこのプラットフォームは、中国語と英語の両方でオープンソースの 104K バイリンガル データセット、登録なしでオンライン探索できるインタラクティブ デモ、7B および 13B モデル用のオープンソース RLHF トレーニング コードを提供します。

加えて、 コロッサルチャット 70 億パラメータのモデルに対して 4 ビットの量子化推論を提供し、GPU メモリの必要性が低い場合でもアクセス可能になります。

その RLHF 微調整機能、 コロッサルチャット 英語と中国語のバイリンガルで、一般知識テスト、メール作成、アルゴリズム開発、ChatGPT クローニング方法などのさまざまな機能を有効にします。

このツールは、高性能でユーザーフレンドリーな会話型AI体験を提供するために、適応性、有効性、スムーズな統合を保証します。 パイトーチ。

7. ベイズ

ベイズ は、オープンソースのチャットモデルであり、 ローラ ChatGPT と Alpaca のデータから 10 万個の自己生成ダイアログを使用してパフォーマンスを最適化しました。このプロジェクトでは、完全なチャット モデル ソリューションを提供することを目指して、モデル 7B、13B、30B を作成しました。

商業利用を厳しく禁止し、純粋に研究目的のみを許可するため、モデルの重みとコードは GPL-3.0 ライセンスの下で利用可能になります。AI 分野の重要なツールである Baize は、ChatGPT のようなモデルをエミュレートするための RLHF メソッド全体で構成される実用的なオープンソース プロジェクトを提供します。

CLIおよびAPIの使用については、ユーザーは ベイズ 使用して ファストチャット、モデルの機能を利用するためのスムーズな体験を提供します。このプロジェクトは直感的な グラディオ チャット インターフェース、CLI および API サポート、バイリンガル データセット。

8. ドリー v2

ドリー v2 によって開発された重要な言語モデルである データブリックス、Inc.およびトレーニングを通じて データブリックス 指示に従う機械学習プラットフォーム。指示に従うモデルは複数のサイズ（12B、7B、3B）で購入でき、商用利用のライセンスがあります。

さらに、このツールは、Databricks の担当者が作成した約 15,000 レコードの命令コーパスで最適化でき、EleutherAI の Pythia-12b もベースにしています。このモデルの目的は、優れた命令追従能力により、GPU 搭載コンピューターのトランスフォーマー ライブラリで使用することです。

このツールは詳細な機能を備えているため、言語処理ジョブに役立ちます。また、まだ開発中のモデルであるため、そのパフォーマンスと欠点は継続的に評価され、強化されています。

9. ビクーニャ

ビクーニャ-13B はオープンソースのチャットボットで、ユーザーが共有した会話から集めた情報を使って改良されています。 シェアGPT。

LLaMAやスタンフォードアルパカなどの他のモデルを90％以上の状況で上回り、 OpenAI チャットGPT そして Google バード このツールは品質だけでなく、パフォーマンスにおいても非常に競争力があることが証明されています。

このモデルは、個人がその機能を直接体験できるオンライン デモを提供しており、非営利目的であれば誰でも無料でアクセスできます。

Vicuna-13 B の驚くべき機能と強みの 1 つは、特に 70,000 件のユーザーが共有した ChatGPT ディスカッションを使用して微調整すると、包括的かつ構造化された応答を提供できることです。

10. チャットRWKV

チャットRWKV、独創的なチャットボットは、 RWKV （100％RNN）言語モデルは、次のようなトランスフォーマーベースのモデルの代替を提供します。 チャットGPT。

早速その機能について見ていきましょう。 RWKV-6最新バージョンの は、その品質とスケーリング、マッチングトランスフォーマー、そしてより高速に動作しながらより少ない VRAM を使用する点で定評があります。このモデルは、Stability EleutherAI をスポンサーとして、非営利目的で使用できます。

ChatRWKV のカスタマイズされた機能は、優れた応答を生成する能力です。特に、非常に効果的なツールであることが証明されている RWKV-6 バージョンではそれが顕著です。

それに加えて、 RWKV 不和7,000 人を超えるメンバーを擁するコミュニティは、このテクノロジーがオープンソースであり、最先端のリソースを利用できることから、多くの支持を得ており、チャットボット向けの RNN ベースの言語モデルを体験することに興味のある開発者や研究者にとって素晴らしい選択肢となっていることを示唆しています。

11. セレブラス-GPT

セレブラス-GPT は開発された大規模言語モデル（LLM）のファミリーです。 セレブラスシステムズ オープンアーキテクチャとデータセットを使用して LLM スケーリング法則の研究を支援します。

訓練を受けた チンチラ これらのモデルはスケーリング原理に基づいており、111Mから13Bまでのパラメータを含むため、計算に最適である。さらに、これらのモデルは 抱きしめる顔、およびトレーニングで使用された EleutherAI の Pile データセット。

チャットボットの機能については特に触れられていないが、 セレブラス-GPT このモデルは、Cerebras のハードウェアとソフトウェア スタックを使用して LLM をトレーニングすることがいかに簡単でスケーラブルであるかを示すことを目的としています。これは、現実世界でチャットボットを使用するよりも、研究開発を優先する必要があることを意味します。

12. アシスタントを開く

オープンアシスタント 高品質のチャットベースの大規模言語モデルをアクセス可能にすることを目的とした完成したプロジェクトです。このプロジェクトの目的は、言語自体を高め、言語の革新に革命を起こし、世界をより良い場所にすることです。

このツールの包括的な機能には、リアルタイム通信用のチャット フロントエンドと、OpenAssistant が提供するアシスタントの機能を強化するためのデータ収集フロントエンドが含まれます。

のリリース OpenAssistant 会話 （OASS1 オーエスティー1) コーパスは、大規模なアライメント研究の民主化を強調しています。さらに、HuggingFace は、最終的に公開された oasst2 データセットを OpenAssistant/oasst2 でホストしています。

OpenAssistant のモデルとコードは、営利目的を含むさまざまな使用が許可されているオープンソース プロジェクトとして Apache 2.0 ライセンスの下で提供されています。この取り組みは、世界中のボランティア チームを含む LAION によって設計および管理されています。

このプロジェクトでは、貢献に関心のあるすべての個人に、データの収集と開発に参加する機会を提供します。

結論

これらの最先端のリソースの助けを借りて、中小企業、研究者、開発者は言語ベースのテクノロジーを活用し、市場の最大手企業に挑戦することができます。

GPT-4 より優れているわけではないかもしれませんが、コミュニティの助けを借りて成長し、改善する余地があることは明らかです。これらのモデルは、特に GPT-4 の完璧な代替品です。