ಪರಿಚಯ: ಸ್ಥಳೀಯ AI ಯ ಆಕರ್ಷಣೆ (ಮತ್ತು ಪುರಾಣ)
ಸ್ಥಳೀಯ AI ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ—ಖಾಸಗಿ, ವೇಗದ, ಆಫ್ಲೈನ್, ನಿಮ್ಮದು. ಕ್ಲೌಡ್ ಇಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಹೊರಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ. “ಪರಿಚಯ ಅವಧಿಯ” ನಂತರ ಯಾವುದೇ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ನಿಶ್ಯಬ್ದವಾಗಿ ದ್ವಿಗುಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಫಿ ತಯಾರಿಸಿದಂತೆ: ಅಗ್ಗ, ಆರಾಮದಾಯಕ, ಮತ್ತು ಯಾರೂ ನಿಮ್ಮ ಮಗ್ ಅನ್ನು ಟೀಕಿಸುವುದಿಲ್ಲ. GPT4All ಆ ಪಿಚ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ: ಡೆಸ್ಕ್ಟಾಪ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮ UI ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಚಾಟ್ಗಾಗಿ ಪ್ಲಗಿನ್-ರೀತಿಯ ಲೇಯರ್ನೊಂದಿಗೆ. ಭರವಸೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಲ್ಲ: GPT4All ನಿಮಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ AI ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ತೊಂದರೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮತ್ತು ಬಿಲ್ ಇಲ್ಲದೆ. ಆದರೆ ಇದು ಹಾಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ? ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ. ಕೆಲವೇ ಬಾರಿ. ಇದು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ—ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ LLM ಭೂಮಿಯಲ್ಲಿ ಹತ್ತು ಸಲದಲ್ಲಿ ಒಂಬತ್ತು ಸಲ ನೀಡುವ ಉತ್ತರವಾಗಿದೆ.
ಈ GPT4All ವಿಮರ್ಶೆಯು ಖರೀದಿದಾರರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ವಿಷಯದ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: GPT4All ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಿ ಎಡವುತ್ತದೆ, Ollama ಅಥವಾ LM Studio ನಂತಹ ಪರ್ಯಾಯಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ನೀವು 200 ಪುಟಗಳ PDF ಅನ್ನು ಬಟ್ಟೆ ಒಗೆಯುವ ರಕೂನ್ನ ಅನುಗ್ರಹದಿಂದ ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ 7B ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿರುವಾಗ “ಮೊದಲ ಸ್ಥಳೀಯ” ಎಂದರೆ ಏನು.
GPT4All ಎಂದರೇನು (ಮತ್ತು ಅಲ್ಲ)
- GPT4All ಒಂದು ಡೆಸ್ಕ್ಟಾಪ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ (Windows, macOS, Linux) ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ LLM ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ—LLama-ಕುಟುಂಬದ ಮಾದರಿಗಳು, Mistral ರೂಪಾಂತರಗಳು, Qwen, Phi, ಎಂದಿನಂತೆ ಪ್ರಾಣಿಸಂಗ್ರಹಾಲಯ. UI ಒಂದು ಕ್ಲಿಕ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು, ಚಾಟ್ ಹಿಸ್ಟರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ.
- ಇದು ತನ್ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ತಾನೇ ಒಂದು ಮಾದರಿಯಲ್ಲ. GPT4All ಒಂದು ರಾಪರ್/ರನ್ಟೈಮ್, ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್, ಚಾಟ್ ಫ್ರಂಟ್ಎಂಡ್ ಮತ್ತು ಟ್ರೆಂಚ್ ಕೋಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಲಾಂಚರ್ ಆಗಿದೆ.
- ಇದು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ. ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ (RAM/VRAM/CPU), ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು “ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರವು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ತಿರುಗಿಸಬಲ್ಲದು” ಎಂಬುದರ ಸರಳ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.
ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಯಾಗಿ, GPT4All ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ: ಕಡಿಮೆ ಘರ್ಷಣೆ, ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ AI ಬಗ್ಗೆ ಭಯಪಡುವ ಜನರಿಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ. ಆ ಕೊನೆಯ ಬಿಟ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಆತಂಕವು ಒಂದು ವೈಬ್ ಅಲ್ಲ, ಇದು ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ಮೊದಲ ರನ್: ಇದು ಸುಲಭವಾಗಬಹುದು
ಆಧುನಿಕ Mac ಅಥವಾ ಯೋಗ್ಯವಾದ Windows ಬಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, GPT4All ಸುಲಭವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮಾದರಿ ಡೌನ್ಲೋಡ್ಗಳಿಗೆ ನಿಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ, ನಿಮಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ಡ್ 7B-ish ಮಾದರಿಗಳು) ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದಾರಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. Apple Silicon ನಲ್ಲಿ, ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ—CLI-ಮೊದಲ ಸೆಟಪ್ನಷ್ಟು ತೆಳ್ಳಗೆ ಇಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಧಾನಗತಿಯೂ ಅಲ್ಲ. ನೀವು LM Studio ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದರೆ, GPT4All ನ ಅನುಭವವು ಅದೇ ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲಿ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ: Ollama ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಡೆವಲಪರ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು “ವಿಷಯವನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಚಾಟ್ ಮಾಡಿ”. “ಒಂದು ಲೇಯರ್ ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು” ಎಂಬ ಭಾವನೆ ಇದೆ—ಈಗಾಗಲೇ ಸುತ್ತುವರಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುತ್ತುವುದು—ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇದು ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ, ದೋಷವಲ್ಲ.
ವೇಗ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು 7B ರಿಯಾಲಿಟಿ ಚೆಕ್
ನಾವು ನೇರವಾಗಿ ಹೇಳೋಣ: ಸ್ಥಳೀಯ LLM ಗಳು ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ತಮಾಷೆಯಾಗಿ ಸಾಧಾರಣವಾಗಿವೆ. GPT4All ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ಡ್ 7B ಅಥವಾ 8B ಮಾದರಿಯು:
- ಸಾಮಾನ್ಯ ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಟೋನ್ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಕಾಪಿಯನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯಿರಿ.
- ಸ್ಪಷ್ಟ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಿ (ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಬುಲೆಟ್ಗಳು, ಸುಸಂಬದ್ಧ ವಿಭಾಗಗಳು).
- ನೀವು ನೀಡಿದ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸತ್ಯಾಂಶಗಳಿದ್ದರೆ, ಸರಿಹೊಂದುವ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಸತ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ.
- ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ನಿನ್ನೆ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಹೊಚ್ಚಹೊಸ ಲೈಬ್ರರಿ API ಗಳನ್ನು ನೀವು ಕೇಳದ ಹೊರತು.
ಆದರೆ 7B/8B ಮಾದರಿಗಳು ಇದರೊಂದಿಗೆ ಹೆಣಗಾಡುತ್ತವೆ:
- ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ, ಬಹು-ಹಂತದ ಅಮೂರ್ತತೆ ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಕ್ರಾಸ್-ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ದೀರ್ಘ ಸನ್ನಿವೇಶ.
- ನೀವು PDF ಗಳ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಎಸೆದರೆ ಕ್ರಾಸ್-ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ತುಲನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಗಣಿತ ಅಥವಾ ಪರಿಕರ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವ ಯಾವುದಾದರೂ (ನಿಜವಾದ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ನಂತೆ) ಬಾಹ್ಯ ಸಹಾಯಕರಿಲ್ಲದೆ.
ಇದು GPT4All ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ. ಇದು ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿರುವುದರಿಂದ. ನೀವು, ಸಹಜವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು—ಆದರೆ ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಫ್ಯಾನ್ಗಳು ತಿರುಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಾಳ್ಮೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲೆಡೆ ರಾಜಿಗಳಿವೆ.
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು LocalDocs: ಭರವಸೆ ಮತ್ತು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆ
GPT4All ನ ದೊಡ್ಡ ಸ್ವಿಂಗ್ ಎಂದರೆ LocalDocs: ನಿಮ್ಮ PDF ಗಳು, Markdown ಅಥವಾ ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ, ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಿ. ಅದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದಾಗ, ಅದು ಭವಿಷ್ಯದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ: ವೇಗವಾಗಿ, ಖಾಸಗಿಯಾಗಿ, ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದಾಗ, ನೀವು ಗೀಳುಹಿಡಿದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ವಿಭಾಗದ ಬಗ್ಗೆ ಹರ್ಷಚಿತ್ತದಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ಅದು GPT4All ಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಲ್ಲ; ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಒಂದು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಸ್ಟಾಕ್ ಆಗಿದೆ: ಚಂಕ್ ಗಾತ್ರಗಳು, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು, ನಕಲು ತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು. ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಟ್ವೀಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಇಡೀ ವಿಷಯವು “ಉಪಯುಕ್ತ” ದಿಂದ “ಚಾಟಿ ಹುಚ್ಚಾಟಿಕೆ” ಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು. LocalDocs-ಶೈಲಿಯ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳ ಕುರಿತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಪರೀಕ್ಷಾ ಬರಹಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ: ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಹೊಂದಿರುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು; ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ, ಕ್ಯುರೇಟ್ ಮಾಡದ ಕಾರ್ಪೊರಾಗೆ ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ.
ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ವಿಧಾನ: ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನೀತಿ ಕೈಪಿಡಿ, ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಶೇಷಣ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಬರವಣಿಗೆ ಆರ್ಕೈವ್. ನಿಮ್ಮ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ. ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬೇಡಿ—ಕಸವನ್ನು ಹಾಕಿ, ಕಸವನ್ನು ತೆಗೆಯಿರಿ ಕೇವಲ ಹೇಳಿಕೆಯಲ್ಲ; ಇದು RAG ನಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಟವಾಗಿದೆ.
GPT4All ಎಲ್ಲಿ ಬೆಳಗುತ್ತದೆ
- ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಮೊದಲ ಆದ್ಯತೆ: “ಕ್ಲೌಡ್ ಇಲ್ಲ” ಮಾತುಕತೆಗೆ ಬರುವುದಿಲ್ಲವಾದರೆ, GPT4All ನಿಮಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ತೊಂದರೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಲಿಗೆ ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾರಾಟದ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
- ಯಾಕ್-ಶೇವಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಮಾದರಿ ಭೋಜನ: ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ, ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ, ರನ್ ಮಾಡಿ. Mistral ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. Qwen ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ಅದು ತಪ್ಪಾದಾಗ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಲು ನೀವು llama.cpp ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
- ಡೆವಲಪರ್ಗಳಲ್ಲದವರಿಗೆ ಯೋಗ್ಯವಾದ UX: ಸೆಟಪ್ CLI ಸ್ಟಾಕ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ನೇಹಪರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು “ಮಿಸ್ಟರಿ ಬಾಕ್ಸ್” ಸಹಾಯಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿದೆ.
- ಬೆಲೆ: ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಉಚಿತ. ನಿಜವಾದ ವೆಚ್ಚ ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಸಮಯ.
ಅದು ಎಲ್ಲಿ ಎಡವುತ್ತದೆ
- ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಚಾಟಿ ಏಟು: ಜನರು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ—ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಗಾತ್ರವು ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳನ್ನು ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಅವರು ಗಮನಿಸುವವರೆಗೆ. ಉಲ್ಲೇಖ ಚಾರ್ಟ್ನಲ್ಲಿ “ಉತ್ತಮ” ಯಾವುದು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ನಲ್ಲಿ ಮಂದವಾಗಿರಬಹುದು.
- ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು: LocalDocs ಶಕ್ತಿಯುತ ಆದರೆ ದುರ್ಬಲವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಟಿಂಕರ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ನಂತರ ನೀವು ಅದನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹದಗೆಡಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಮನವರಿಕೆಯಾಗಿ ನೀವು ಮತ್ತೆ ಟಿಂಕರ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಸರಿ ಇರಬಹುದು.
- ದೀರ್ಘ-ಸನ್ನಿವೇಶದ ಭ್ರಮೆಗಳು: 200k ಸನ್ನಿವೇಶದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಅದು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು ಕೇವಲ ಮರೆವು ನಿಧಾನವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾರಾಂಶಗಳು ಇನ್ನೂ ಸತ್ಯವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತವೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸೃಜನಾತ್ಮಕವಾಗಿ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ: GPT4All vs. Ollama vs. LM Studio
- Ollama: ಡೆವಲಪರ್ನ ಸ್ನೇಹಿತ. ಮಿತವ್ಯಯ, ವೇಗ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೆಡ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್ ಸೆಟಪ್ಗಳಿಗೆ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಟರ್ಮಿನಲ್ನಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ API ಅನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, Ollama ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಮಾದರಿಗಳ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಲೈಬ್ರರಿ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ನೇಹಪರ ಚಾಟ್ UI ಅನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, GPT4All ಹೆಚ್ಚು ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿದೆ.
- LM Studio: ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಮಾದರಿ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ macOS ಏಕೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನುಭವ. ನಯವಾದ, ಅಭಿಪ್ರಾಯಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಅನಿಸುತ್ತದೆ. GPT4All ಹೆಚ್ಚು ತೆರೆದ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆಗೆ ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ—ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದೋಷಕ್ಕೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಮ್ಮ ಅನುಕೂಲಕ್ಕೆ.
- GPT4All: ಆಯ್ಕೆಗಳ ಸ್ಕಿಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸ್ಥಳೀಯ AI ಅನ್ನು “ಇಂದು” ಬಯಸುವ ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ LLM ಫ್ರಂಟ್ಎಂಡ್ಗಳ ಹೋಂಡಾ ಸಿವಿಕ್ ಆಗಿದೆ: ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಪರಿಚಿತ, ಹೊಡೆತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ ಶೋ ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರನ್ನು ಮೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ.
ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು
- ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದಾಖಲೆಗಳ ಖಾಸಗಿ ಸಾರಾಂಶಗಳು: HR ನೀತಿಗಳು, ಒಪ್ಪಂದಗಳು, ಸಭೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು. ಅದನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಇರಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಹಿಟ್ ದರವು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
- ತಿಳಿದಿರುವ ಸ್ಟಾಕ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯ: ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್, ಟೆಸ್ಟ್ ಸ್ಕಾಫೋಲ್ಡ್ಗಳು, ಡಾಕ್ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಜನರೇಶನ್. ಗಂಭೀರ ಕೋಡ್ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಉತ್ತಮ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
- ಮೆದುಳು-ಡಂಪ್ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್: ಇಮೇಲ್ಗಳು, ಜ್ಞಾಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪರೇಖೆಗಳ ಮೊದಲ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳು. ನೀವು ಸಾಗಬೇಕಾದಾಗ “ರಚನಾತ್ಮಕ ವ್ಯಾಫಲ್” ಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ನೈಪುಣ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ಸ್ನೇಹಿತ.
- ಸಂಶೋಧನಾ ತ್ರಿಕೋನ: ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದರೆ, GPT4All ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಜೀರ್ಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಿಡಿ. ಇದು ನಿಮಗಾಗಿ ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ—ಅದು ಕ್ಲೌಡ್ನ ಕೆಲಸ—ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಏನು ನೀಡುತ್ತೀರೋ ಅದನ್ನು ಅದು ಓದುತ್ತದೆ.
ಗುಸುಗುಸು ಏನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
ಪ್ರತಿ ಕೆಲವು ತಿಂಗಳುಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ, ಯಾರಾದರೂ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳು “ಹಿಡಿಯಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ” ಎಂದು ಘೋಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇಲ್ಲ, ಅವು ಹಿಡಿಯಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ. ಅವು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ—ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಬೆಚ್ಚಿಬೀಳಿಸುವಂತೆ. ಆದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಲು ಕಾರಣ ಕೇವಲ ವೇಗವಲ್ಲ, ಅದು ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ: ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು, ದೊಡ್ಡ ತರಬೇತಿ ರನ್ಗಳು, ದೊಡ್ಡ ಸನ್ನಿವೇಶ, ನಿರಂತರ ನವೀಕರಣಗಳು. ಸ್ಥಳೀಯವು ವಿರುದ್ಧವಾದ ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಯಾಗಿದೆ: ಸಾಕಷ್ಟು, ಖಾಸಗಿ, ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ. ನಿಮಗೆ ಬ್ಲೀಡಿಂಗ್-ಎಡ್ಜ್ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ತಾಜಾತನ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಗಡಿಯಾಚೆಗಿನ ಮಾದರಿಯನ್ನು 4-ಬಿಟ್ ಸ್ಮಾರಕವಾಗಿ ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಅದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ.
ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆಗಳು
- ನೀವು ಭಾವಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ RAM ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. 7B ಮಾದರಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ; ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ 13B ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ; ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿಗೆ, ತಾಳ್ಮೆಯನ್ನು ತನ್ನಿ ಅಥವಾ GPU ತನ್ನಿ. ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಯುತ್ತದೆ.
- Apple Silicon CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ LLM ಗಳನ್ನು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಸನ್ನಿವೇಶ ವಿಂಡೋಗಳಿಗಾಗಿ ಪವಾಡಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಡಿ. ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ವೀಕ್ಷಿಸಬೇಡಿ, ಥರ್ಮಲ್ಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ.
- ವಿವಿಧ ಕ್ವಾಂಟ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ನಾಲ್ಕು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವವರೆಗೆ ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಥಳವು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ. ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿ ಅಳಿಸಿ.
ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ಕುರಿತು ಒಂದು ಮಾತು
ಕ್ಲೌಡ್ ಬಾಡಿಗೆ. ಸ್ಥಳೀಯವು ಅಡಮಾನವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಒಮ್ಮೆ ಪಾವತಿಸುತ್ತೀರಿ (ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತೀರಿ. ಆದರೆ ಶಕ್ತಿಯ ವೆಚ್ಚವು ನೈಜವಾಗಿದೆ: ದಪ್ಪ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ದೀರ್ಘ ಅವಧಿಗಳು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಶಾಖವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ಎನರ್ಜಿಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ರನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಕೆಲವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಬರುತ್ತಿವೆ—ಯಾವುದೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಉಚಿತ ಊಟವಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸಲು ಸಾಕು, ಕೇವಲ ವಿಭಿನ್ನ ಕೆಫೆಟೇರಿಯಾಗಳಿವೆ.
“ನಾನು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಬಯಸುತ್ತೇನೆ” ಮತ್ತು “ನನಗೆ GPT-4-ಕ್ಲಾಸ್ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ” ನಡುವೆ ಒಂದು ಮುಜುಗರದ ಮಧ್ಯಮ ನೆಲವಿದೆ. Sider.AI ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಹಾಯಕರು ಎಂದು ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ—ಮೂಲಗಳನ್ನು ವಾದಿಸುವುದು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯಿಂದ ಉತ್ತರದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು. ಪ್ರಶ್ನೆ ಎಂದರೆ: ಅದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ? ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸುತ್ತುಗಳು Sider.AISider.AI ತಂತ್ರಗಳ ಬದಲು ನಿಜವಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಶಾರ್ಟ್ಲಿಸ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನನ್ನ ಅಭಿಪ್ರಾಯ: ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವು “ನಾನು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿರುವ ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಿ” ಎಂಬ ಗಡಿಯನ್ನು ದಾಟಿ “ಉತ್ತಮ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ” ಗೆ ದಾಟಿದರೆ, Sider.AISider.AI ನಂತಹ ಉಪಕರಣವು ಸರಿಯಾದ ಕರೆ ಆಗಿರಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವು ಆ ಗಡಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ದಾಟದಿದ್ದರೆ—ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆಗಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ—GPT4All ಉತ್ತಮ ಫಿಟ್ ಆಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಸಮುದಾಯ, ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಬೀಟಾ ವೈಬ್
ಸ್ಥಳೀಯ LLM ಉಪಕರಣವು ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ರೂಪಕವಲ್ಲ; ಅದು ಮಂಗಳವಾರ ಮಧ್ಯಾಹ್ನ. ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ಗಳು ರಿಫ್ರೆಶ್ ಆಗುತ್ತವೆ, ಮಾದರಿ ಹೆಸರುಗಳು ಗುಣಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಏನಾದರೂ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಹೊಸ ಕ್ವಾಂಟ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಜನಪ್ರಿಯವಾಯಿತು. GPT4All ನ ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೇಗವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಒಂದು ಪ್ಯಾನೇಸಿಯ ಎಂದು ನಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ. GPT4All ಕುರಿತು ಕೆಲವು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೈಮರ್ಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ: ಆಫ್ಲೈನ್ ಪ್ರವೇಶ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಟೋಕನ್ಗೆ ಶೂನ್ಯ ಕನಿಷ್ಠ ವೆಚ್ಚ. ಅದು ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ.
GPT4All ಯಾರಿಗೆ
- ನೀವು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ನಿಂದ ಹೊರಗಿಡಲು ಬಹಳ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ.
- ನೀವು ಮಾದರಿಗಳ ಭೋಜನ ಮತ್ತು ಹಾದುಹೋಗಬಹುದಾದ RAG ಸೆಟಪ್ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ನೇಹಪರ UI ಅನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.
- ಟಿಂಕರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಿ.
- ಮಿಷನ್-ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು GPT-4-ಮಟ್ಟದ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ.
ಯಾರು ಬೇರೆಡೆ ನೋಡಬೇಕು
- ಕನಿಷ್ಠ ಕಿರಿಕಿರಿಯೊಂದಿಗೆ, ಇಂದು, ನಿಮಗೆ ಗಡಿಯಾಚೆಗಿನ-ಮಟ್ಟದ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ ಬೇಕು. ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾಲನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗೊಂದಲಮಯ ಮೂಲಗಳಾದ್ಯಂತ ನಿಮಗೆ ದೃಢವಾದ ಬಹು-ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಿಖರತೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುವ ಯಾರಾದರೂ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನೀವು ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿದ, ಅಭಿಪ್ರಾಯಪೂರ್ಣ UX ಅನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ; LM Studio ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬಹುದು.
ಕೆಲವು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಸಲಹೆಗಳು
- ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಲಿಯಿರಿ. ಯೋಜನೆಯ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
- LocalDocs ಗಾಗಿ, ಚಂಕ್ಗಳನ್ನು ಮಧ್ಯಮವಾಗಿ ಇರಿಸಿ, ಉಲ್ಲೇಖ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಗೀಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲ.
- ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಸಣ್ಣ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದು “ಸಹಾಯಕ ಸಹಾಯಕ” ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಸೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ವೇಗ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ಗರಿಷ್ಠ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಸನ್ನಿವೇಶ ವಿಂಡೋಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್: ಸಾಕಷ್ಟು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕಾರ
“ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮ, ಇಲ್ಲಿ, ಈಗಲೇ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ” “ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಉತ್ತಮ-ವರ್ಗದ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ” ಅನ್ನು ಸೋಲಿಸಿದಾಗ GPT4All ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಧರ್ಮವಾಗಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತೀರಿ, ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಮುಂದಾಗುತ್ತೀರಿ. ಸಾಕ್ರಟಿಕ್ ತೇಜಸ್ಸಿನಿಂದ ನೀವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ವಾವ್ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ, ವೇಗವಾಗಿ ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಸ್ತುವನ್ನು ಅದು ಇರುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿಯೇ ಇರಿಸುತ್ತೀರಿ—ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ.
ಉದ್ಯಮವು ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪ್ರೀತಿಸುತ್ತದೆ: ಸ್ಥಳೀಯವು ಕ್ಲೌಡ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಥಳೀಯವನ್ನು ಪುಡಿಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಚಾಟ್ ಬಬಲ್ ಒಳಗೆ ವಾಸಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸತ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ನೀರಸ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. GPT4All ಒಂದು “ಎರಡನ್ನೂ ಹೊಂದಿರಿ” ಭವಿಷ್ಯದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ: ಖಾಸಗಿ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳೀಯ, ಭಾರೀ-ಲಿಫ್ಟ್ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ತಾಜಾ ಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್. ಅದು ತೃಪ್ತಿಕರವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಒಳ್ಳೆಯದು. ವಾಸ್ತವವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಾಗೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕೊನೆಯ ಇಂಚು ಬೇಕಾದರೆ, ನೀವು ಇನ್ನೂ ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ಬಾಡಿಗೆಯನ್ನು ಪಾವತಿಸುತ್ತೀರಿ. ನಿಮಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬೇಕಾದರೆ, ನೀವು ಮನೆಯನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಮುಂದೆ ಓದಲು ಮತ್ತು ಸುತ್ತುಗಳು
- LocalDocs-ಶೈಲಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಕುರಿತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬರಹಗಳು.
- GPT4All ಅನ್ನು “ಸ್ಥಳೀಯ ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್” ಬಕೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಅವಲೋಕನ ತುಣುಕುಗಳು—ಆಫ್ಲೈನ್, ಖಾಸಗಿ, ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ.
- ಸರಿಯಾದ ನೆರೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ರಾಜಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಥಳೀಯ-LLM ಟೂಲ್ ಸುತ್ತುಗಳು.
- ವ್ಯಾಪಕವಾದ AI ಸಹಾಯಕ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ Sider.AI ನ ಸಂಶೋಧನಾ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪಟ್ಟಿಗಳು.
ತಿರುಚುವ ಕೊನೆಯ ತಿರುವು
ಸ್ಥಳೀಯ AI ಬಗ್ಗೆ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕನನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಸೀಮ್ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ: ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು, ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಎಡವುವುದು, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಹೇಗೆ ಮಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ—ಅಥವಾ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಸೀಮ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿದ ನಂತರವೂ ನೀವು ಉಪಕರಣವನ್ನು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟರೆ, ಅದು ಉತ್ತಮ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. GPT4All ತಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ, ನಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕೇವಲ ಉಪಯುಕ್ತ, ಖಾಸಗಿ ಮತ್ತು—ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ—ನಿಖರವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕಾರದ ಸಾಕಷ್ಟು.
FAQ
Q1: ಗಂಭೀರ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ GPT4All ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಯೇ?
“ಗಂಭೀರ” ಎಂದರೆ ಖಾಸಗಿ ಸಾರಾಂಶಗಳು, ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಸಣ್ಣ-ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಗಳು ಎಂದಾದರೆ, ಹೌದು—GPT4All ಘನವಾಗಿದೆ. ನಿಮಗೆ ಗಡಿಯಾಚೆಗಿನ-ಮಟ್ಟದ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಲೈವ್, ನಿಮಿಷದವರೆಗಿನ ಜ್ಞಾನ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾದರಿ ಇನ್ನೂ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.
Q2: GPT4All Ollama ಮತ್ತು LM Studio ಗೆ ಹೇಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ?
ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಟೊಮೇಶನ್ಗೆ Ollama ಕ್ಲೀನರ್ ಆಗಿದೆ; LM Studio ಹೆಚ್ಚು ಪಾಲಿಶ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಎಂದು ಅನಿಸುತ್ತದೆ. GPT4All LocalDocs ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಮಾದರಿ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದಾದ ಮಧ್ಯಮ ನೆಲವನ್ನು ಹೊಡೆಯುತ್ತದೆ.
Q3: ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕ್ಕಾಗಿ GPT4All GPT-4 ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದೇ?
ಇದು ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್, ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ. ಕಾದಂಬರಿ API ಗಳು, ಆಳವಾದ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ, GPT-4-ವರ್ಗದ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಲೀಗ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ.
Q4: ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ LocalDocs ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆಯೇ?
ಇದು ನೀವು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಉತ್ತಮ-ರಚನೆಯ, ತಿಳಿದಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ಗೊಂದಲಮಯ, ಬಹು-ಮೂಲ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ, ಚಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಟಿಂಕರ್ ಮಾಡಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ—ಮತ್ತು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
Q5: GPT4All ಬದಲಿಗೆ ನಾನು ಯಾವಾಗ Sider.AI ಅನ್ನು ಆರಿಸಬೇಕು?
ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ, ಸಂಘಟಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಕಡೆಗೆ ಹೋದಾಗ Sider.AI ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಅತ್ಯುನ್ನತವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನಿಮ್ಮ ಡೆಸ್ಕ್ನಲ್ಲಿರುವಾಗ GPT4All ನೊಂದಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳಿ. 
