Як запустити аналог ChatGPT на своєму комп'ютері?

Багато користувачів звикли взаємодіяти зі ШІ-моделями через хмарні сервіси або API. Однак мало хто знає, що за наявності досить потужного комп'ютера мовні моделі (LLM) можна запускати і локально. Давайте розглянемо переваги та способи локального використання ШІ, а також познайомимося з деякими новими відкритими моделями.

Локальний запуск відкритих мовних моделей має кілька суттєвих плюсів порівняно з хмарними сервісами:

• Економія коштів. Вам не доведеться оплачувати підписку або API, що особливо актуально для тих, хто розробляє великі, серйозні проекти;
• Автономність. Модель працює офлайн, тому підключення до мережі не потрібне.
• Конфіденційність. Ваші дані залишаються на вашому пристрої, забезпечуючи приватність особистої інформації.
• Кастомізація. Використовуючи підхід Retrieval-Augmented Generation (RAG), ви можете розширити базу знань моделі, надавши їй доступ до тисяч локальних документів.

Проте локальний запуск LLM має і деякі обмеження:

• Високі вимоги до апаратного забезпечення - необхідні значні обсяги оперативної та відеопам'яті.
• Відсутність синхронізації між пристроями, оскільки все відбувається локально.

Розглянемо кілька зручних інструментів для локального використання відкритих мовних моделей.

LM Studio

LM Studio надає інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для завантаження та використання популярних відкритих LLM. Процес запуску моделі такий: завантажте та встановіть застосунок, виберіть потрібну модель і починайте спілкування у вікні чату. Інтерфейс нагадує веб-версію ChatGPT.

Ollama

Ollama – це програма з CLI-інтерфейсом для оперативного доступу до відкритих LLM. Графічної оболонки немає, все спілкування людина-ШІ відбувається через консоль. Але розробники вважають це навіть зручнішим, оскільки в цьому разі програма менше навантажує комп'ютер.

Нові відкриті мовні моделі

Познайомимося з деякими перспективними відкритими LLM, що з'явилися останнім часом.

Phi-3-vision

Phi-3-vision, інноваційна розробка від Microsoft, відкриває нові горизонти в галузі штучного інтелекту. Ця революційна мультимодальна модель із сімейства Phi-3 володіє унікальною здатністю сприймати й аналізувати не тільки текстову інформацію, а й візуальні дані. Незважаючи на відносно компактну архітектуру з обмеженою кількістю параметрів, Phi-3-vision демонструє вражаючі результати, перевершуючи за ефективністю навіть більш масштабні моделі в низці завдань, пов'язаних з комп'ютерним зором.

Однією з ключових особливостей Phi-3-vision є її здатність витягувати структуровану інформацію із зображень. Модель може з високою точністю розпізнавати та інтерпретувати таблиці, графіки та діаграми, представлені у вигляді скріншотів або фотографій. Ця функція відкриває широкі можливості для автоматизації процесів обробки та аналізу візуальних даних у різних галузях, таких як бізнес-аналітика, наукові дослідження та освіта.

Крім того, Phi-3-vision має вражаючу здатність описувати об'єкти і сцени, зафіксовані на фотографіях з реального світу. Модель може генерувати докладні та змістовні текстові описи зображень, враховуючи контекст і взаємозв'язки між різними елементами. Ця функція відкриває нові можливості для створення інтелектуальних систем, здатних сприймати та інтерпретувати навколишнє середовище, що може знайти застосування в галузі робототехніки, автономних транспортних засобів і систем відеоспостереження.

Mistral-7B v0.3

Mistral-7B, модель, що вже зарекомендувала себе в рейтингу Chatbot Arena, отримала значне оновлення до версії 0.3, яке виводить її можливості на новий рівень. Одним з ключових нововведень стала підтримка технології Function Calling, що відкриває перед розробниками широкі перспективи для розширення функціональності моделі.

Завдяки Function Calling, Mistral-7B тепер здатна динамічно інтегрувати додаткові функції, визначені користувачем. Розробники можуть передати моделі інформацію про спеціальні функції, які будуть викликатися залежно від контексту діалогу. Наприклад, описавши функцію `get_weather(city)`, модель зможе пропонувати її використання під час обговорення погоди в конкретному місті. Це дає змогу адаптувати поведінку Mistral-7B під специфічні задачі та потреби застосунку.

Можливість розширення функціоналу моделі через Function Calling є особливо цінною при розробці власних проектів на базі мовних моделей (LLM). Розробники отримують гнучкий інструмент для інтеграції Mistral-7B із зовнішніми системами та сервісами, даючи змогу моделі взаємодіяти з ними природним чином. Це відкриває нові горизонти для створення інтелектуальних чат-ботів, віртуальних асистентів та інших додатків, що використовують можливості обробки природної мови.

Оновлення Mistral-7B до версії 0.3 з підтримкою Function Calling демонструє прагнення розробників до постійного вдосконалення та розширення можливостей моделі. Ця функція дає змогу адаптувати Mistral-7B до різних сценаріїв використання і робить її ще привабливішим вибором для розробників, які прагнуть створювати інноваційні проєкти на базі мовних моделей.

CogVLM2

CogVLM2 є проривом у галузі мультимодального штучного інтелекту, об'єднуючи можливості аналізу зображень і обробки природної мови в єдиній моделі. Ця передова розробка здатна обробляти візуальну інформацію з високою деталізацією, завдяки підтримці зображень з високою роздільною здатністю, що відкриває нові горизонти для застосування ШІ в різних сферах, таких як медицина, дизайн і мистецтво.

Однією з ключових особливостей CogVLM2 є її здатність підтримувати тривалий контекст діалогу. На відміну від багатьох інших моделей, які можуть втрачати нитку розмови під час тривалого спілкування, CogVLM2 зберігає контекстуальну інформацію протягом тривалих діалогів. Це дає змогу моделі вести природніші та послідовніші бесіди, враховуючи попередні репліки та зберігаючи зв'язність думки.

Розробники CogVLM2 стверджують, що їхня модель не поступається за можливостями GPT-4 Vision, широко відомій системі візуального аналізу від OpenAI. Однак, що ще більш вражає, CogVLM2 досягає порівнянних результатів, маючи при цьому значно меншу кількість параметрів. Ця оптимізація архітектури моделі дає змогу підвищити ефективність навчання і виведення, знижуючи обчислювальні витрати і вимоги до апаратних ресурсів.

Можливості CogVLM2 відкривають нові перспективи для створення інтелектуальних систем, здатних розуміти й інтерпретувати візуальну інформацію в поєднанні з природною мовою. Це може знайти застосування в різних галузях, як-от аналіз медичних зображень, автоматизація дизайну, створення інтелектуальних асистентів і багато іншого. З появою CogVLM2 ми стаємо на крок ближче до створення по-справжньому мультимодальних систем штучного інтелекту, здатних сприймати і розуміти світ так само, як це робить людина.

Llama-3 8B

Llama-3 8B, розроблена командою ентузіастів штучного інтелекту, є справжнім проривом у галузі відкритих мовних моделей. Ця модель швидко завоювала визнання спільноти, посівши провідні позиції в престижному рейтингу Chatbot Arena, де змагаються найпередовіші системи обробки природної мови.

Однією з ключових особливостей Llama-3 8B є використання інноваційної техніки 4-бітної квантизації. Цей метод дає змогу значно скоротити розмір моделі без істотної втрати якості та продуктивності. Завдяки такій оптимізації Llama-3 8B може бути розгорнута навіть на відносно скромному апаратному забезпеченні, що робить її доступною для широкого кола користувачів і розробників.

Незважаючи на компактний розмір, Llama-3 8B демонструє вражаючі результати в різних завданнях обробки природної мови. Вона здатна генерувати зв'язний і осмислений текст, відповідати на запитання, перекладати з однієї мови на іншу і навіть писати творчі тексти.

Доступність Llama-3 8B як відкритої моделі відкриває широкі можливості для дослідників, розробників та ентузіастів ШІ. Вони можуть вільно експериментувати з моделлю, адаптувати її під свої завдання та інтегрувати у власні проєкти. Це сприяє прискоренню інновацій і розвитку нових додатків на основі обробки природної мови.

Llama-3 8B є яскравим прикладом того, як передові технології ШІ стають дедалі доступнішими та демократичнішими. Завдяки зусиллям розробників і спільноти, ми стаємо свідками появи потужних відкритих моделей, здатних конкурувати з комерційними аналогами та надихати на створення інноваційних рішень у сфері штучного інтелекту.

Нові відкриті мовні моделі дають змогу отримати якість, порівнянну з найкращими платними сервісами, навіть на відносно слабкому апаратному забезпеченні. Ба більше, сучасні моделі розуміють не тільки текст, а й зображення. Їх можна використовувати через зручні інтерфейси, а застосувавши технологію RAG – ставити запитання до будь-яких текстових документів на вашому комп'ютері. І все це абсолютно безкоштовно і конфіденційно. Чи готові ви спробувати запустити аналог ChatGPT на своєму пристрої та розширити можливості штучного інтелекту?