Die 12 besten Open-Source-Alternativen zu ChatGPT für Linux-Benutzer
ChatGPT ist ein beliebter Chatbot und virtueller Assistent, der von OpenAI entwickelt wurde und seit dem 30. November 2022 auf dem Markt ist. Mit diesem Diagrammmodell können Sie eine Konversation fein abstimmen und in Richtung der idealen Dauer, Struktur, des Tons, des Detaillierungsgrads und der Sprache steuern.
Glücklicherweise haben sich mit den kontinuierlichen Fortschritten in der KI Open-Source-ChatGPT-Alternativen zu leistungsstarken Werkzeugen entwickelt, die die gleichen Konversationsfähigkeiten und zusätzliche Vorteile der Anpassung und Transparenz bieten.
Darüber hinaus ermöglicht der Open-Source-Charakter dieser ChatGPT-Alternativen Entwicklern, die Modelle an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen, ihr volles Potenzial in verschiedenen Softwares zu entfalten und die Zusammenarbeit zu fördern.
In diesem Beitrag haben wir die besten Open-Source-ChatGPT-Alternativen zusammengestellt und ihre neuesten Funktionen und Vorteile hervorgehoben.
1. GPT4Alle
GPT4All ist ein kostenloser, hochmoderner Chatbot, der lokal ausgeführt wird und die Privatsphäre der Nutzer respektiert. Eine GPU oder eine Internetverbindung ist für die Funktionalität dieses Tools nicht unbedingt erforderlich.
GPT4All verfügt über eine Vielzahl von Funktionen, die Benutzer erkunden können, darunter das Erstellen von Gedichten, das Beantworten von Anfragen und das Präsentieren individueller Schreibhilfen.
Zu den zusätzlichen Funktionen gehören das Erstellen von Python-Code, das Verstehen von Dokumenten und sogar das Trainieren Ihrer GPT4All-Modelle. Darüber hinaus ist GPT4All eine Open-Source-Umgebung, mit der Sie große, benutzerdefinierte Sprachmodelle lokal auf CPUs für Verbraucher einrichten und ausführen können.
Ganz gleich, ob Sie ein anweisungsbasiertes Modell für tiefergehende Interaktionen oder ein chatbasiertes Modell für schnellere Antworten wünschen, dieses Tool ist für Sie da.
2. OpenChatKit
OpenChatKit ist eine fantastische ChatGPT-Alternative, die Einzelpersonen ähnliche NLP-Funktionen (Natural Language Processing) bietet und gleichzeitig mehr Flexibilität und Kontrolle ermöglicht.
Das Tool ermöglicht es Nutzern, ihre Modelle für bestimmte Anwendungsfälle zu trainieren und zu optimieren, da es auf dem GPT-NeoX-Framework von EleutherAI basiert.
Die umfassenden Funktionen von OpenChatKit geben Entwicklern auch die Möglichkeit, sowohl universelle als auch spezialisierte Chatbot-Tools mit einem vollständigen Toolkit zu erstellen, auf das unter der Apache 2.0-Lizenz leicht zugegriffen werden kann.
Zusätzlich zu Funktionen wie der Verwendung von trainierten Modellen und einem Retrieval-System ermöglicht OpenChatKit Chatbots die Ausführung einer Vielzahl von Aufgaben, darunter das Lösen von arithmetischen Problemen, das Schreiben von Erzählungen und Codes sowie die Zusammenfassung von Dokumenten.
3. UmarmenChat
HuggingChat ist eine umfassende Plattform, die eine umfangreiche Auswahl an hochmodernen Open Large Language Models (LLMs) bietet.
Um die Anonymität zu gewährleisten, werden Hugging Face (HF)-Konten für die Benutzerauthentifizierung verwendet, da die Unterhaltungen privat bleiben und mit niemandem, auch nicht mit den Autoren der Modelle, geteilt werden.
Um die Konsistenz bei der Bereitstellung einer breiten Auswahl an hochmodernen LLMs zu gewährleisten, ändert HuggingChat diese Modelle regelmäßig, einschließlich Llama 2 70B, CodeLlama 35B und Mistral 7B.
Darüber hinaus bietet dieses Tool eine Plattform, auf der sich die Nutzer an öffentlichen Diskussionen beteiligen, aufschlussreiches Feedback geben und die Zukunft mitgestalten können.
4. Koala
Koala ist ein ausgeklügelter Chatbot, der mit Diskussionsdaten aus dem Internet trainiert wurde, um den LLaMA von Meta zu verbessern. Da seine Leistung mit ChatGPT und Stanfords Alpaca verglichen wird, wurde dieses spezielle Modell in umfangreichen Nutzerforschungen einer gründlichen Datensatzkuratierung und -schulung unterzogen.
In mehr als der Hälfte der Situationen zeigen die Ergebnisse, wie gut Koala eine Vielzahl von Kundenanfragen beantworten kann, da es mit ChatGPT mithalten kann und Alpaca häufig in den Schatten stellt.
Wenn sie mit korrekt gewonnenen Daten trainiert werden, können lokal betriebene Chatbots ihre größeren Äquivalente übertreffen, indem sie kleinere öffentliche Modelle wie Koala verwenden.
5. Alpaka-LoRA
Alpaca-LoRA ist ein innovatives Projekt, das Low-Rank-Adaptation (LoRA) nutzt, um die Ergebnisse von Stanford-Alpakas zu replizieren. Für die Erforschung von Consumer-Hardware, wie z.B. Raspberry Pi, bietet dieses Projekt ein text-davinci-003-quality Instruct-Modell an, das verwendet werden soll.
Der Code bietet Flexibilität und Skalierbarkeit und kann problemlos auf 13b-, 30b- und 65b-Modelle erweitert werden. Zusätzlich zu den generierten LoRA-Gewichtungen stellt das Projekt auch ein Skript zum Herunterladen und Ableiten des Gründungsmodells und der LoRA zur Verfügung.
Ohne die Notwendigkeit einer Hyperparameteranpassung zeigt das LoRA-Modell ähnliche Ergebnisse wie das Stanford-Alpaka-Modell, was seine Wirksamkeit demonstriert und Möglichkeiten für zusätzliche Verbesserungen durch Benutzertests und Feedback eröffnet.
6. Kolossaler Chat
ColossalChat ist führend bei Open-Source-Lösungen für große KI-Modelle und verfügt über eine vollständige RLHF-Pipeline, die überwachte Datenerfassung, Feinabstimmung des Belohnungsmodelltrainings und Reinforcement Learning auf der Grundlage des vortrainierten LLaMA-Modells umfasst. Es handelt sich um ein nützliches Open-Source-Projekt, das der ursprünglichen technologischen Lösung von ChatGPT sehr ähnlich ist.
Mit ihren hochmodernen Funktionen bietet diese Plattform einen zweisprachigen Open-Source-104K-Datensatz in Chinesisch und Englisch, eine interaktive Demo für die Online-Erkundung ohne Registrierung und Open-Source-RLHF-Trainingscode für 7B- und 13B-Modelle.
Darüber hinaus bietet ColossalChat eine quantisierte 4-Bit-Inferenz für Modelle mit 7 Milliarden Parametern, wodurch es mit geringem GPU-Speicherbedarf zugänglich ist.
Dank seiner RLHF-Feinabstimmungsfunktion ist ColossalChat zweisprachig in Englisch und Chinesisch und ermöglicht eine Vielzahl von Funktionen wie Allgemeinwissenstests, das Verfassen von E-Mails, die Entwicklung von Algorithmen und ChatGPT-Klonmethoden.
Um ein leistungsstarkes, benutzerfreundliches Konversations-KI-Erlebnis zu bieten, garantiert dieses Tool durch den Einsatz von PyTorch Anpassungsfähigkeit, Effektivität und reibungslose Integration.
7. Köder
Baize ist ein Open-Source-Chat-Modell, das mit LoRA trainiert und mit 100.000 selbst generierten Dialogen aus den Daten von ChatGPT und Alpaca auf Leistung optimiert wurde. Das Projekt hat die Modelle 7B, 13B und 30B hervorgebracht, da es darauf abzielt, eine vollständige Chat-Modelllösung anzubieten.
Um die kommerzielle Nutzung strengstens zu verbieten und nur beabsichtigte Gründe rein zu Forschungszwecken zuzulassen, werden die Modellgewichte und der Code unter der GPL-3.0-Lizenz zur Verfügung gestellt, da Baize ein wichtiges Werkzeug für den KI-Bereich darstellt und ein funktionsfähiges Open-Source-Projekt bereitstellt, das aus einer ganzen RLHF-Methode zur Emulation von ChatGPT-ähnlichen Modellen besteht.
Für die Nutzung von CLI und API können Benutzer über Fastchat eine Verbindung zu Baize herstellen, was eine reibungslose Nutzung der Funktionen des Modells ermöglicht. Das Projekt bietet außerdem eine intuitive Gradio-Chat-Schnittstelle, CLI- und API-Unterstützung sowie einen zweisprachigen Datensatz.
8. Dolly v2
Dolly v2 ist ein bedeutendes Sprachmodell, das von Databricks, Inc. entwickelt und über die Databricks-Plattform für maschinelles Lernen trainiert wurde, um Anweisungen einzuhalten. Das Modell kann in mehreren Größen (12B, 7B und 3B) erworben werden und verfügt über eine Lizenz für die kommerzielle Nutzung.
Darüber hinaus kann dieses Tool auf der Grundlage eines ~15K Datensatzanweisungskorpus optimiert werden, der von Databricks-Mitarbeitern erstellt wurde, und es basiert auch auf Pythia-12b von EleutherAI. Das Ziel des Modells ist es, mit der Transformers-Bibliothek auf GPU-fähigen Computern verwendet zu werden, da es hervorragend in der Lage ist, Anweisungen zu befolgen.
Mit seinen detaillierten Funktionen ist dieses Tool nützlich für Sprachverarbeitungsjobs, und da es sich noch um ein Work-in-Progress-Modell handelt, werden seine Leistung und Nachteile kontinuierlich bewertet und verbessert.
9. Vikunja
Vicuna-13B ist ein Open-Source-Chatbot, der mithilfe von Benutzergesprächen von ShareGPT verfeinert wurde.
Durch das Übertreffen anderer Modelle wie LLaMA und Stanford Alpaca in über 90 % der Situationen und das Übertreffen von OpenAI ChatGPT und Google Bard in der Qualität hat sich dieses Tool als sehr wettbewerbsfähig erwiesen.
Das Modell bietet eine Online-Demo für Einzelpersonen, um seine Fähigkeiten aus erster Hand zu erleben, die der Öffentlichkeit für die nicht-kommerzielle Nutzung frei zugänglich sind.
Eine der erstaunlichen Eigenschaften und Stärken von Vicuna-13 B ist seine Fähigkeit, umfassende und strukturierte Antworten zu geben, insbesondere wenn es mit Hilfe von 70.000 ChatGPT-Diskussionen von Benutzern abgestimmt wird.
10. ChatRWKV
ChatRWKV, ein erfinderischer Chatbot, der auf dem Sprachmodell RWKV (100% RNN) basiert, bietet eine Alternative zu transformerbasierten Modellen wie ChatGPT.
RWKV-6, die neueste Version, ist bekannt für ihre Qualität und Skalierbarkeit, die Anpassung an Transformatoren und den geringeren VRAM-Verbrauch bei schnellerem Betrieb. Das Modell kann für nicht-kommerzielle Zwecke mit Stability EleutherAI als Sponsor verwendet werden.
Das Besondere an ChatRWKV ist seine Fähigkeit, hervorragende Antworten zu erzeugen, insbesondere bei der Version RWKV-6, die sich als äußerst effektives Werkzeug erwiesen hat.
Darüber hinaus deutet das Vorhandensein von RWKV Discord, einer Community mit über 7.000 Mitgliedern, darauf hin, dass diese Technologie aufgrund ihres Open-Source-Charakters und der verfügbaren hochmodernen Ressourcen eine gesunde Anhängerschaft hat, was sie zu einer fantastischen Wahl für Entwickler und Forscher macht, die daran interessiert sind, RNN-basierte Sprachmodelle für Chatbots zu erleben.
11. Großhirn-GPT
Cerebras-GPT ist eine Familie von großen Sprachmodellen (LLMs), die von Cerebras Systems entwickelt wurden, um die Untersuchung von LLM-Skalierungsgesetzen unter Verwendung offener Architekturen und Datensätze zu unterstützen.
Diese Modelle, die mit den Chinchilla-Skalierungsprinzipien trainiert wurden und Parameter von 111M bis 13B einbeziehen, sind rechenoptimal. Darüber hinaus sind diese Modelle auf Hugging Face und dem Pile-Datensatz von EleutherAI zu finden, wie er in ihrem Training verwendet wird.
Auch wenn die Chatbot-Funktionalität nicht speziell angesprochen wird, sollen Cerebras-GPT-Modelle zeigen, wie einfach und skalierbar es ist, LLMs mit dem Hardware- und Software-Stack von Cerebras zu trainieren. Das bedeutet, dass Forschung und Entwicklung Vorrang vor dem Einsatz von Chatbots in der realen Welt haben sollten.
12. Öffnen Sie den Assistenten
OpenAssistant ist ein abgeschlossenes Projekt, das darauf abzielt, ein qualitativ hochwertiges chatbasiertes großes Sprachmodell zugänglich zu machen. Das Projekt zielt darauf ab, die Sprache selbst zu verbessern, die Sprachinnovation zu revolutionieren und die Welt zu einem besseren Ort zu machen.
Zu den umfassenden Funktionen dieses Tools gehören ein Chat-Frontend für die Echtzeitkommunikation und ein Datenerfassungs-Frontend zur Verbesserung der Funktionalität des Assistenten, das OpenAssistant bietet.
Die Veröffentlichung des Korpus OpenAssistant Conversations (OASST1) unterstreicht die Demokratisierung der groß angelegten Alignment-Forschung. Darüber hinaus hostet HuggingFace den endgültigen veröffentlichten oasst2-Datensatz unter OpenAssistant/oasst2.
Die Modelle und der Code von OpenAssistant sind unter der Apache 2.0-Lizenz als Open-Source-Projekt verfügbar, was eine Vielzahl von Nutzungen ermöglicht, auch für Gewinnzwecke. Die Initiative wird von LAION konzipiert und verwaltet, zu dem ein Team von Freiwilligen auf der ganzen Welt gehört.
Das Projekt bietet allen Personen, die daran interessiert sind, einen Beitrag zu leisten, die Möglichkeit, sich an der Datenerhebung und -entwicklung zu beteiligen.
Schlussfolgerung
Mit Hilfe dieser hochmodernen Ressourcen können kleine Unternehmen, Forscher und Entwickler die Vorteile sprachbasierter Technologie nutzen und es mit den größten Namen auf dem Markt aufnehmen.
Auch wenn sie GPT-4 vielleicht nicht übertreffen, ist es klar, dass sie mit Hilfe der Community noch Raum haben, um zu wachsen und sich zu verbessern. Diese Modelle sind besonders ein perfekter Ersatz für GPT-4.