GPT4All: Ein Ökosystem für quelloffene komprimierte Sprachmodelle

GPT4All: An Ecosystem of Open Source Compressed Language Models

November 6, 2023

Autoren: Yuvanesh Anand, Zach Nussbaum, Adam Treat, Aaron Miller, Richard Guo, Ben Schmidt, GPT4All Community, Brandon Duderstadt, Andriy Mulyar

cs.AI

Zusammenfassung

Große Sprachmodelle (LLMs) haben kürzlich menschenähnliche Leistungen auf einer Reihe von professionellen und akademischen Benchmarks erreicht. Die Zugänglichkeit dieser Modelle hinkt jedoch ihrer Leistung hinterher. State-of-the-Art-LLMs erfordern kostspielige Infrastruktur; sind nur über ratenbegrenzte, geolokalisierte und zensierte Web-Schnittstellen zugänglich; und es mangelt an öffentlich verfügbarem Code und technischen Berichten. In diesem Artikel erzählen wir die Geschichte von GPT4All, einem beliebten Open-Source-Repository, das den Zugang zu LLMs demokratisieren möchte. Wir skizzieren die technischen Details der ursprünglichen GPT4All-Modellfamilie sowie die Entwicklung des GPT4All-Projekts von einem einzelnen Modell zu einem vollwertigen Open-Source-Ökosystem. Es ist unsere Hoffnung, dass dieser Artikel sowohl einen technischen Überblick über die ursprünglichen GPT4All-Modelle bietet als auch eine Fallstudie zum anschließenden Wachstum des GPT4All-Open-Source-Ökosystems darstellt.

English

Large language models (LLMs) have recently achieved human-level performance on a range of professional and academic benchmarks. The accessibility of these models has lagged behind their performance. State-of-the-art LLMs require costly infrastructure; are only accessible via rate-limited, geo-locked, and censored web interfaces; and lack publicly available code and technical reports. In this paper, we tell the story of GPT4All, a popular open source repository that aims to democratize access to LLMs. We outline the technical details of the original GPT4All model family, as well as the evolution of the GPT4All project from a single model into a fully fledged open source ecosystem. It is our hope that this paper acts as both a technical overview of the original GPT4All models as well as a case study on the subsequent growth of the GPT4All open source ecosystem.