在笔记本电脑上使用 LLMs 的 5 种方法

本地LLM部署--LM Studio 与 Jan 比较 LM Studio 更适合专业开发者和技术人员,提供更强大的模型管理、微调和训练功能,适合构建复杂的本地 AI 应用。Jan 则注重简单易用性和生产力提升,适合只是想离线聊天、快速翻译或生成文本,且对操作简单性有需求,希望获得离线 AI 辅助功能或者拥有在线API Key 的普通用户。 阅读详情

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在网上使用 ChatGPT 很简单,只需有网络连接和好的浏览器即可。但这样做可能会泄露您的隐私和数据。OpenAI 存储了您的提示和其他元数据以重新训练模型。对于一些人来说可能不成问题,但注重隐私的人可能更愿意在本地使用这些模型,不受外部跟踪的影响。

本文将介绍五种在本地使用大型语言模型(LLMs)的方法。这些软件大多兼容所有主要操作系统,并且可以轻松下载安装。通过在笔记本电脑上使用LLMs,您可以自由选择模型,只需从 HuggingFace hub 下载模型即可开始使用。此外,您还可以授权这些应用程序访问您的项目文件夹,并生成上下文感知的响应。

1. GPT4All

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GPT4All 是一款先进的开源软件,允许用户轻松下载和安装最先进的开源模型。

只需从网站下载并在系统上安装 GPT4ALL。接下来,从面板中选择适合您需求的模型即可开始使用。如果您安装了 CUDA(Nvidia GPU),GPT4ALL 将自动开始使用您的 GPU 生成每秒最多 30 个标记的快速响应。

您可以授予对包含重要文件和代码的多个文件夹的访问权限,GPT4ALL 将使用检索增强生成生成响应。GPT4ALL 用户友好,速度快,受到 AI 社区的欢迎。

2. LM Studio

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LM Studio 是一款新软件,与 GPT4ALL 相比,它提

使用LLMs自动生成的LSTM代码在金融和股票数据预测中的表现 本文考察了LLMs,特别是GPT-3.5-Turbo、Falcon、Llama 2和PaLM,在帮助专业数据分析师自动生成深度学习模型及其执行代码方面的作用,旨在简化复杂编程语言的学习过程。由于LSTM在时间序列异常检测、URL检测以及智能合约漏洞检测中的出色表现,它们成为本研究的重点。 阅读详情

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