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众所周知ChatGPT功能超强，但是OpenAI 不可能将其开源。然而这并不影响研究单位持续做GPT开源方面的努力，比如前段时间 meta 开源的 LLaMA，参数量从 70 亿到 650 亿不等，根据 meta 的研究报告，130 亿参数的 LLaMA 模型“在大多数基准上”可以胜过参数量达 1750 亿的 GPT-3。
斯坦福也在 LLaMA 的基础上加入指令微调（instruct tuning），训练了一个名为 Alpaca 的 70 亿参数新模型（基于 LLaMA 7B）。结果显示，只有 70 参数的轻量级模型 Alpaca 性能也可媲美 GPT-3.5 这样的超大规模语言模型。
语言模型 GPT4All，这也是一种基于 LLaMA 的新型 7B 语言模型。
1. 克隆gpt4all
克隆gpt4all
2. 下载gpt4all-lora-quantized.bin文件
下载地址
WX20230404-185320.png
3. 下载成功后把gpt4all-lora-quantized.bin文件复制到刚刚克隆的gpt4all文件的chat文件夹中
WX20230404-185546.png
4. 执行您的操作系统运行适当的命令：
- M1 Mac/OSX：
cd chat;./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 - Linux：
cd chat;./gpt4all-lora-quantized-linux-x86 - Windows（PowerShell）：
cd chat;./gpt4all-lora-quantized-win64.exe - 英特尔Mac/OSX：
cd chat;./gpt4all-lora-quantized-OSX-intel
WX20230404-185755.png
