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Kein Bedarf für ChatGPT - Erstellen Sie Ihr eigenes lokales LLM mit GPT4All

Wussten Sie, dass Sie Ihr eigenes großes Sprachmodell lokal ausführen können, ohne weitere Kosten oder Grafikgeräte? Interessiert?

Dieser Beitrag wird Sie durch den Prozess der Einrichtung und Nutzung Ihres eigenen großen Sprachmodells führen. Dabei werden die verschiedenen Möglichkeiten beschrieben, ChatGPT und GPT4All verglichen sowie die Vor- und Nachteile aufgelistet.

Voraussetzungen

Um Ihr eigenes großes Sprachmodell zu erstellen, benötigen Sie:

  • 4-8 GB RAM

  • Windows OS

  • MinGw64

  • CMake

Die verfügbaren Bindungen für die folgenden Programmiersprachen finden Sie im offiziellen Open-Source-GitHub-Repository:

  • C#

  • GoLang

  • TypeScript

  • Python

  • Java

Aber was bedeutet das? Die Bindungen ermöglichen unzählige Möglichkeiten zur Erstellung von Anwendungen. Mit C#, Java und GoLang Bindungen werden Geschäftsanwendungen und jede Art von Server-Client-Architekturen problemlos unterstützt. Durch die TypeScript-Bindungen können Websites ihr eigenes LLM bereitstellen und für datenwissenschaftliche Zwecke stehen natürlich Python-Bindungen zur Verfügung.

Einrichtung

Die bereitgestellte Anleitung funktioniert nur für Windows OS. Stellen Sie sicher, dass Sie den Anweisungen folgen, um MinGw64 und CMake zu installieren. Diese werden für den Aufbau des C/C++-Backends benötigt.

Verwendung in Python

Die folgenden Anweisungen zeigen, wie Sie GPT4All in Python verwenden können:

GPT4All

Der bereitgestellte Code importiert die Bibliothek gpt4all. Der nächste Schritt besteht darin, das Modell und den Modellpfad anzugeben, die Sie verwenden möchten. Wenn Sie das Modell noch nicht heruntergeladen haben, wird dies automatisch vom Paket erledigt. Die Größe der Modelle variiert zwischen 3 und 10 GB. Nach dem Herunterladen können Sie das Modell verwenden, um Texte zu generieren.

Vergleich von ChatGPT und GPT4All

ChatGPT und GPT4All sind zwei verschiedene Ansätze zur Verwendung von Sprachmodellen. ChatGPT ist ein Online-Service, bei dem Sie Texte generieren können, indem Sie Anfragen an einen Server senden.

GPT4All hingegen ermöglicht es Ihnen, Ihr eigenes großes Sprachmodell lokal auszuführen. Dies bietet mehr Kontrolle und Datenschutz, da Ihre Daten nicht an einen externen Server gesendet werden müssen.

Vor- und Nachteile

Die Verwendung von GPT4All hat sowohl Vor- als auch Nachteile. Zu den Vorteilen gehören:

  • Kostenersparnis, da keine zusätzlichen Gebühren für die Nutzung eines Online-Services anfallen

  • Mehr Kontrolle über das Modell und die Daten

  • Bessere Datenschutz, da die Daten lokal verarbeitet werden

Ein Nachteil von GPT4All ist der erhöhte Aufwand bei der Einrichtung und Verwaltung des eigenen Sprachmodells.

Fazit

Mit GPT4All können Sie Ihr eigenes großes Sprachmodell lokal ausführen, ohne auf einen Online-Service angewiesen zu sein. Dies bietet mehr Kontrolle, Datenschutz und Kostenersparnis. Die Einrichtung erfordert zwar etwas Aufwand, aber die Möglichkeiten zur Erstellung von Anwendungen sind vielfältig.

Probieren Sie es aus und erstellen Sie Ihr eigenes lokales LLM mit GPT4All!

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