ആമുഖം: ലോക്കൽ AIയുടെ ആകർഷണീയതയും (മിഥ്യയും)
ലോക്കൽ AI എന്ന ആശയം എല്ലാവർക്കും ഇഷ്ടമാണ് - സ്വകാര്യമായതും, വേഗതയുള്ളതും, ഓഫ്ലൈനിൽ ലഭിക്കുന്നതും, നിങ്ങളുടേതുമാകുന്നത്. ക്ലൗഡില്ല, നിങ്ങളുടെ മെഷീനിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പുറത്തുപോകുന്നില്ല. "ആമുഖ കാലയളവിനു" ശേഷം സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ഇരട്ടിയാകുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പേടി വേണ്ട. വീട്ടിൽ കാപ്പിയുണ്ടാക്കുന്നതുപോലെ: വില കുറഞ്ഞതും, സുഖകരമായതും, ആരും നിങ്ങളുടെ മഗ്ഗിനെക്കുറിച്ച് ആക്ഷേപം പറയാത്തതും. GPT4All ഈ ആശയത്തെ ഗൗരവമായി സമീപിക്കുന്നു: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളെ പ്രാദേശികമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഡെസ്ക്ടോപ്പ് ആപ്ലിക്കേഷൻ, മികച്ച UI-യും, വീണ്ടെടുക്കലിനും ഡോക്യുമെന്റ് ചാറ്റിനുമുള്ള പ്ലഗിൻ ലെയറും ഇതിലുണ്ട്. GPT4All നിങ്ങൾക്ക് ലോക്കൽ AI നൽകുന്നു, ബുദ്ധിമുട്ടുകളോ ബില്ലുകളോ ഇല്ലാതെ എന്നതാണ് വാഗ്ദാനം. എന്നാൽ ഇത് ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുമോ? സാധാരണയായി പ്രവർത്തിക്കും. ചിലപ്പോൾ ഇല്ല. അത് സാഹചര്യമനുസരിച്ചിരിക്കും - ലോക്കൽ LLM-ൻ്റെ കാര്യത്തിൽ പത്തിൽ ഒമ്പത് ഉത്തരങ്ങളും ഇങ്ങനെയാണ്.
ഈ GPT4All അവലോകനം വാങ്ങുന്നവർ അറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചാണ്: GPT4All എന്താണ് ശരിക്കും നന്നായി ചെയ്യുന്നത്, എവിടെയാണ് പിഴവുകൾ സംഭവിക്കുന്നത്, Ollama അല്ലെങ്കിൽ LM Studio പോലുള്ള മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളെക്കാൾ മികച്ചതാണോ ഇത്, ഒരു 200 പേജുള്ള PDF-നെ കഴുകൻ അലക്കിയ തുണി വേർതിരിക്കുന്ന ലാഘവത്തോടെ സംഗ്രഹിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ "ലോക്കൽ ഫസ്റ്റ്" എന്നതുകൊണ്ട് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
GPT4All എന്താണ് (അല്ലാത്തതും)
- GPT4All ഒരു ഡെസ്ക്ടോപ്പ് ആപ്പാണ് (Windows, macOS, Linux). ഇത് ഉപയോഗിച്ച് ധാരാളം ലോക്കൽ LLM-കൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും സാധിക്കും - LLama-ഫാമിലി മോഡലുകൾ, Mistral വേരിയന്റുകൾ, Qwen, Phi, സാധാരണയായി കാണുന്നവയെല്ലാം ഇതിലുണ്ട്. UI ഒരു ക്ലിക്കിൽ മോഡലുകൾ മാറ്റാനും, ചാറ്റ് ഹിസ്റ്ററികൾ എടുക്കാനും, പ്രാദേശികമായി വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കാനും ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
- ഇതൊരു മോഡൽ മാത്രമല്ല. GPT4All ഒരു റാപ്പർ/റൺടൈം, കാറ്റലോഗ്, ചാറ്റ് ഫ്രണ്ടെൻഡ്, ഒരു ട്രെഞ്ച് കോട്ടിലെ ലോഞ്ചർ എന്നിവയാണ്.
- ഇതൊരു മാന്ത്രികവുമല്ല. ലോക്കൽ മോഡലുകൾ നിങ്ങളുടെ ഹാർഡ്വെയറിനെ (RAM/VRAM/CPU), ക്വാಂಟൈസേഷൻ ക്വാളിറ്റി, കൂടാതെ "നിങ്ങളുടെ മെഷീന് എത്ര വേഗത്തിൽ matrix multiplications ചെയ്യാൻ കഴിയും" എന്ന ഭൗതികശാസ്ത്രത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.
ഒരു മൂല്യനിർദ്ദേശമെന്ന നിലയിൽ, GPT4Allന് പ്രസക്തിയുണ്ട്: കുറഞ്ഞ തടസ്സങ്ങൾ, വ്യാപകമായ അനുയോജ്യത, ക്ലൗഡ് AI-യെക്കുറിച്ച് ഭയമുള്ള ആളുകൾക്ക് സുരക്ഷിതമായ സ്ഥിരസ്ഥാപനം എന്നിവ ഇതിന്റെ പ്രത്യേകതകളാണ്. അവസാനത്തേത് പ്രധാനമാണ്. സ്വകാര്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉത്കണ്ഠ ഒരു തോന്നലല്ല, മറിച്ച് ഒരു സവിശേഷതയാണ്.
ഇൻസ്റ്റാളേഷനും ആദ്യ ഉപയോഗവും: ഇത് വളരെ എളുപ്പമാണ്
ആധുനിക Mac-ലോ മികച്ച Windows PC-യിലോ GPT4All എളുപ്പത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാവുന്നതാണ്. ആപ്ലിക്കേഷൻ മോഡലുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, ഉപയോഗിക്കാനായി ക്വാണ്ടിഫൈ ചെയ്ത 7B മോഡലുകൾ നൽകുന്നു, കൂടാതെ പൊതുവെ മറ്റ് പ്രശ്നങ്ങളൊന്നുമില്ല. നിങ്ങൾ LM Studio ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, GPT4All-ൻ്റെ അനുഭവം ഏകദേശം അതുപോലെയിരിക്കും: Ollama-യെക്കാൾ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് കുറഞ്ഞ ശ്രദ്ധ നൽകുന്നു, സാധാരണക്കാർക്ക് എളുപ്പത്തിൽ തുറന്ന് ചാറ്റ് ചെയ്യാവുന്ന രീതിയിലുള്ള ഒരനുഭവം നൽകുന്നു. ഇവിടെ ഒരു ലെയർ അധികമായിട്ടുള്ളതായി തോന്നാം - നിലവിൽ റാപ്പ് ചെയ്ത മോഡലുകളെ വീണ്ടും റാപ്പ് ചെയ്യുന്നത് പോലെ, പക്ഷേ മിക്ക ഉപയോക്താക്കൾക്കും ഇതൊരു പോരായ്മയല്ല, മറിച്ച് ഒരു സവിശേഷതയാണ്.
വേഗത, ഗുണമേന്മ, 7B റിയാലിറ്റി പരിശോധന
നമുക്ക് തുറന്നുപറയാം: ലോക്കൽ LLM-കൾ ചില കാര്യങ്ങളിൽ മികച്ചതും മറ്റ് ചില കാര്യങ്ങളിൽ പരിതാപകരവുമാണ്. GPT4All ഇതിൽ മാറ്റം വരുത്തുന്നില്ല. നന്നായി ക്വാണ്ടിഫൈ ചെയ്ത 7B അല്ലെങ്കിൽ 8B മോഡലിന്:
- ചിട്ടയായ ഈമെയിലുകൾ തയ്യാറാക്കാനും, മികച്ച ടോൺ കണ്ട്രോൾ ഉപയോഗിച്ച് ചെറിയ കോപ്പികൾ മാറ്റിയെഴുതാനും സാധിക്കും.
- വ്യക്തമായ ഘടനയുള്ള രേഖകൾ (തലക്കെട്ടുകൾ, പോയിന്റുകൾ, വ്യക്തമായ ഭാഗങ്ങൾ) സംഗ്രഹിക്കാൻ കഴിയും.
- കൃത്യമായ വിവരങ്ങൾ നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് വസ്തുതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും.
- കോഡ് സ്നിപ്പറ്റുകൾ എഴുതാനും വിശദീകരിക്കാനും കഴിയും, എന്നാൽ ഇന്നലെ പുറത്തിറങ്ങിയ പുതിയ ലൈബ്രറി API-കളെക്കുറിച്ച് ചോദിക്കാതിരിക്കുക.
എന്നാൽ 7B/8B മോഡലുകൾ താഴെ പറയുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ വിഷമിക്കും:
- സൂക്ഷ്മമായ യുക്തി, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് അബ്സ്ട്രാക്ഷൻ, വലിയ ക്രോസ്-റെഫറൻസുകളുള്ള വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ് എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ടാകും.
- ധാരാളം PDF-കൾ ഒരുമിച്ച് നൽകിയാൽ, ഡോക്യുമെന്റുകളിലെ സ്ഥിരത നിലനിർത്താൻ കഴിയില്ല.
- സാധാരണ ഗണിത പ്രശ്നങ്ങൾ, ടൂളുകളുടെ ഉപയോഗം ആവശ്യമുള്ള കാര്യങ്ങൾ (ബ്രൗസിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ കോഡ് എക്സിക്യൂഷൻ) എന്നിവയ്ക്ക് ബാഹ്യ സഹായമില്ലാതെ സാധിക്കുകയില്ല.
ഇതൊരു GPT4All പ്രശ്നമല്ല. ചെറിയ മോഡലുകൾ ചെറുതായിരിക്കുന്നതുകൊണ്ടാണ് ഇങ്ങനെ സംഭവിക്കുന്നത്. നിങ്ങൾക്ക് വലിയ ലോക്കൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ് - എന്നാൽ ഫാൻ കറങ്ങാൻ തുടങ്ങുകയും നിങ്ങളുടെ ക്ഷമ പരീക്ഷിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യും. എല്ലാത്തിലും വിട്ടുവീഴ്ചകൾ ആവശ്യമാണ്.
വീണ്ടെടുക്കലും LocalDocs-ഉം: വാഗ്ദാനവും കുഴപ്പവും
GPT4All-ൻ്റെ പ്രധാന ആകർഷണം LocalDocs ആണ്: നിങ്ങളുടെ PDF-കൾ, Markdown അല്ലെങ്കിൽ വെബ് പേജുകൾ എന്നിവ നൽകുക, തുടർന്ന് സംഭാഷണ രൂപത്തിൽ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക. ഇത് ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, ഭാവിയിലേക്കുള്ള വാതിൽ തുറന്നത് പോലെ തോന്നും: വേഗതയുള്ളതും, സ്വകാര്യമായതും, സഹായകരവുമാണ്. എന്നാൽ ചില സമയങ്ങളിൽ ഇതിൽ ഇല്ലാത്ത കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചും തെറ്റായ വിവരങ്ങളെക്കുറിച്ചും പറഞ്ഞ് നമ്മളെ വിശ്വസിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കും. ഇത് GPT4All-ൽ മാത്രം കാണുന്ന ഒന്നല്ല; വീണ്ടെടുക്കൽ ഒരു തന്ത്രപരമായ കാര്യമാണ്: chunk സൈസുകൾ, embedding മോഡലുകൾ, deduplication, prompt ടെംപ്ലേറ്റുകൾ എന്നിവയെല്ലാം പ്രധാനമാണ്. ഒരെണ്ണം മാറ്റിയാൽ മതി, എല്ലാം തകിടം മറിയും. LocalDocs-നെക്കുറിച്ചുള്ള സമീപകാല റിപ്പോർട്ടുകൾ ഒരു പാറ്റേൺ വ്യക്തമാക്കുന്നു: നിങ്ങൾ സ്വന്തമായി ഉണ്ടാക്കിയ ചിട്ടയായ രേഖകൾക്ക് നല്ലത്; എന്നാൽ സ്ഥിരതയില്ലാത്ത ഫോർമാറ്റിംഗുള്ളതും ശ്രദ്ധിക്കാതെ കൂട്ടിച്ചേർത്തതുമായ കോർപ്പറേറ്റ് രേഖകൾക്ക് അത്ര നല്ലതല്ല.
ചെയ്യാനുദ്ദേശിക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ ചെറുതായി തുടങ്ങുക. ഒരു പോളിസി ഹാൻഡ്ബുക്ക്, ഒരു ടെക്നിക്കൽ സ്പെക്ക് അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ലേഖന ശേഖരം എന്നിവയിൽ പരീക്ഷണം നടത്തുക. നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ വലുപ്പത്തിനും embedding-കൾക്കും അനുസരിച്ച് പ്രതീക്ഷകൾ ക്രമീകരിക്കുക. അടിസ്ഥാനപരമായ കാര്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാതിരിക്കുക - ഗുണമേന്മയില്ലാത്ത ഡാറ്റ നൽകിയാൽ നല്ല ഫലം കിട്ടണമെന്നില്ല.
GPT4All മികച്ചതാകുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ
- സ്വകാര്യതയ്ക്ക് പ്രാധാന്യം: ക്ലൗഡ് ഉപയോഗിക്കാൻ താൽപ്പര്യമില്ലെങ്കിൽ, GPT4All നിങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞ ബുദ്ധിമുട്ടിൽ അത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഇതാണ് ഇതിന്റെ പ്രധാന ആകർഷണം.
- യാതൊരു ബുദ്ധിമുട്ടുമില്ലാതെ മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാം: ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക, ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക, പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. Mistral Instruct ഉപയോഗിച്ച് നോക്കൂ. Qwen പരീക്ഷിച്ചുനോക്കൂ. തെറ്റാണെങ്കിൽ പഴയതിലേക്ക് മാറ്റുക. പരീക്ഷണം നടത്താൻ llama.cpp ഫ്ലാഗുകൾ മനഃപാഠമാക്കേണ്ടതില്ല.
- ഡെവലപ്പർമാർ അല്ലാത്തവർക്ക് മികച്ച UX: ഒരു CLI സ്റ്റാക്കിനെക്കാൾ എളുപ്പത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം, കൂടാതെ ഒരു "മിസ്റ്ററി ബോക്സ്" അസിസ്റ്റന്റിനെക്കാൾ സുതാര്യവുമാണ്.
- വില: സൗജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാം. നിങ്ങളുടെ ഹാർഡ്വെയറും, നിങ്ങളുടെ സമയവുമാണ് ഇതിന് പ്രധാനമായും വരുന്ന ചിലവ്.
എവിടെയാണ് പിഴവുകൾ സംഭവിക്കുന്നത്
- ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചാഞ്ചാട്ടം: ആളുകൾക്ക് ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ ഇഷ്ടമാണ് - ക്വാണ്ടിഫിക്കേഷനും കോൺടെക്സ്റ്റ് സൈസും റാങ്കിംഗുകളെ തകിടംമറിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് അവർ മനസ്സിലാക്കുന്നതുവരെ. ഒരു റഫറൻസ് ചാർട്ടിൽ "മികച്ചത്" എന്ന് കാണുന്നത് നിങ്ങളുടെ ലാപ്ടോപ്പിൽ അത്ര മികച്ചതായിരിക്കണമെന്നില്ല.
- വീണ്ടെടുക്കാനുള്ള വഴികൾ: LocalDocs ശക്തമാണെങ്കിലും ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമല്ല. നിങ്ങൾ വീണ്ടും വീണ്ടും പരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കും. നിങ്ങൾ കൂടുതൽ വഷളാക്കിയെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് തോന്നും. അത് ശരിയായിരിക്കാം.
- വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള മിഥ്യാധാരണകൾ: 200k കോൺടെക്സ്റ്റ് മോഡൽ ലോഡ് ചെയ്യുന്നത് അതിനെ മികച്ചതാക്കുന്നില്ല; മറിച്ച് അതിനെ കൂടുതൽ മറവി ഉള്ളതാക്കുന്നു. സംഗ്രഹങ്ങൾ ഇപ്പോളും വിവരങ്ങളെ തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു.
എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യാം: GPT4All vs. Ollama vs. LM Studio
- Ollama: ഡെവലപ്പർമാരുടെ സുഹൃത്ത്. മിനിമലിസ്റ്റ്, വേഗതയുള്ളത്, സ്ക്രിപ്റ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കും സെർവർ സെറ്റപ്പുകൾക്കും മികച്ചത്. നിങ്ങൾ ടെർമിനലിലാണ് കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കുന്നതെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ലോക്കൽ API വേണമെങ്കിൽ, Ollama മികച്ചതും വിശ്വസനീയവുമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് മോഡലുകളുടെ ഒരു ലൈബ്രറിയും വീണ്ടെടുക്കാനുള്ള സൗകര്യങ്ങളുള്ള സൗഹൃദ ചാറ്റ് UI-യും വേണമെങ്കിൽ, GPT4All കൂടുതൽ മികച്ചതാണ്.
- LM Studio: മികച്ച ആപ്പ് അനുഭവം, ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത മോഡൽ കാറ്റലോഗ്, മികച്ച macOS സംയോജനം എന്നിവ ഇതിന്റെ പ്രത്യേകതകളാണ്. GPT4All കൂടുതൽ തുറന്നതും പരീക്ഷണാത്മകവുമാണ് - ചിലപ്പോൾ അത് ഒരു പോരായ്മയായി തോന്നാം, മറ്റ് ചിലപ്പോൾ ഗുണകരവും.
- GPT4All: കുറഞ്ഞ ഓപ്ഷനുകളോടെ "ഇന്ന്" തന്നെ ലോക്കൽ AI ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന തുടക്കക്കാർക്ക് ഏറ്റവും എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാനാവുന്ന ഒന്നാണ് ഇത്. ഇത് ലോക്കൽ LLM ഫ്രണ്ടെൻഡുകളുടെ Honda Civic ആണ്: വിശ്വസനീയവും, പരിചിതവും, കേടുപാടുകൾ എളുപ്പം സംഭവിക്കാത്തതും, ഒരു കാർ ഷോ ജഡ്ജിയെ ആകർഷിക്കാൻ ശ്രമിക്കാത്തതുമാണ്.
പ്രവർത്തിക്കുന്ന ചില ഉപയോഗ കേസുകൾ
- സ്വകാര്യ രേഖകളുടെ സംഗ്രഹങ്ങൾ: HR പോളിസികൾ, കരാറുകൾ, മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകൾ എന്നിവ സുരക്ഷിതമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സാധിക്കുന്നു. ഇത് ലോക്കലായി സൂക്ഷിക്കുക, ചെറുതായി സൂക്ഷിക്കുക, അപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കും. വീണ്ടെടുക്കൽ കൂടി ചേർത്താൽ ഇതിന്റെ സാധ്യത വർദ്ധിക്കും.
- അറിയപ്പെടുന്ന സ്റ്റാക്കുകൾക്കായുള്ള കോഡിംഗ് സഹായം: ബോയിലർപ്ലേറ്റ്, ടെസ്റ്റ് സ്കഫോൾഡുകൾ, ഡോക്സ്ട്രിംഗ് ജനറേഷൻ എന്നിവ നൽകുന്നു. വലിയ കോഡിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാനാവില്ല, പക്ഷേ ഒരു നല്ല സഹായിയായിരിക്കും.
- ബ്രെയിൻ-ഡംപ് ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്: ഇമെയിലുകൾ, മെമ്മോകൾ, ഔട്ട്ലൈനുകൾ എന്നിവയുടെ ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ തയ്യാറാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. എവിടെ തുടങ്ങണം എന്നറിയാത്തവർക്ക് ഇത് ഉപകാരപ്രദമാണ്.
- ഗവേഷണ സഹായം: നിങ്ങൾ ഉറവിടങ്ങൾ കണ്ടെത്തിക്കഴിഞ്ഞാൽ, GPT4All-ന് അവ പ്രാദേശികമായി വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് നിങ്ങൾക്കായി പുതിയ ഗവേഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയില്ല - അത് ക്ലൗഡിന്റെ ജോലിയാണ് - പക്ഷേ നിങ്ങൾ നൽകുന്നത് ഇത് വായിക്കും.
പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ
ഓരോ കുറച്ച് മാസങ്ങളിലും, ലോക്കൽ മോഡലുകൾ "മുന്നേറിയിട്ടുണ്ട്" എന്ന് ചിലർ പറയുന്നു. എന്നാൽ അത് ശരിയല്ല. അവ മെച്ചപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട് - ചില സമയങ്ങളിൽ അത്ഭുതകരമായ രീതിയിൽ. എന്നാൽ ക്ലൗഡ് നിലനിൽക്കുന്നതിന്റെ കാരണം വേഗത മാത്രമല്ല, അതിന്റെ വ്യാപ്തികൂടിയാണ്: വലിയ മോഡലുകൾ, വലിയ പരിശീലനങ്ങൾ, വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ്, നിരന്തരമായ അപ്ഡേറ്റുകൾ എന്നിവയെല്ലാം അതിന് പിന്നിലുണ്ട്. ലോക്കൽ എന്നത് നേരെ വിപരീതമാണ്: സ്വകാര്യവും നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയുന്നതുമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് അത്യാധുനിക യുക്തിയും പുതിയ അറിവുകളും വേണമെങ്കിൽ, ഒരു വലിയ മോഡലിനെ 4-ബിറ്റ് സോവനീറായി ചുരുക്കുന്നതിൽ അർത്ഥമില്ല.
ഹാർഡ്വെയർ കുറിപ്പുകളും പ്രായോഗിക കാര്യങ്ങളും
- നിങ്ങൾ വിചാരിക്കുന്നതിലും കൂടുതൽ RAM പ്രധാനമാണ്. ഒരു 7B മോഡൽ നല്ലതാണ്; 13B കൂടുതൽ മികച്ചതാണ്; അതിനുമുകളിൽ കൂടുതൽ ക്ഷമ വേണം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു GPU ആവശ്യമാണ്. Quantization സഹായിക്കും, പക്ഷേ കൃത്യത കുറയ്ക്കും.
- Apple Silicon CPU-ബന്ധിത ടാസ്ക്കുകൾക്കായി ലോക്കൽ LLM-കളെ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോകളിൽ അത്ഭുതങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കരുത്. ടോക്കണുകൾ പെർ സെക്കൻഡിന് പകരം താപനില ശ്രദ്ധിക്കുക.
- ഒരേ മോഡലിന്റെ നാല് പതിപ്പുകൾ വ്യത്യസ്ത quant ഫോർമാറ്റുകളിൽ ശേഖരിക്കുന്നത് വരെ ഡിസ്ക് സ്പേസ് കുറഞ്ഞ ചിലവിൽ ലഭ്യമാണ്. ആവശ്യമില്ലാത്തവ ഡിലീറ്റ് ചെയ്യുക.
ചിലവും ഊർജ്ജവും
ക്ലൗഡ് വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്. ലോക്കൽ എന്നത് പണയം വെക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ്. നിങ്ങൾ ഒരു തവണ (ഹാർഡ്വെയർ) പണം നൽകി അത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഊർജ്ജത്തിന്റെ ചിലവ് വളരെ വലുതാണ്: വലിയ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ദൈർഘ്യമേറിയ സെഷനുകൾ കൂടുതൽ പവർ എടുക്കുകയും ചൂട് ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യും. ക്ലൗഡ് ഇൻഫെറൻസ് എനർജിയും ലോക്കൽ റൺ എനർജിയും താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ചില പഠനങ്ങൾ പുറത്തുവരുന്നുണ്ട് - കൃത്യമായ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമല്ല, പക്ഷേ സൗജന്യമായി ഒന്നും ലഭ്യമല്ലെന്ന് ഓർമ്മിപ്പിക്കാൻ ഇത് മതി.
"എനിക്ക് എല്ലാം ലോക്കലായി വേണം" എന്നും "എനിക്ക് GPT-4-ക്ലാസ് യുക്തി വേണം" എന്നതിനും ഇടയിൽ ഒരു വിഷമകരമായ അവസ്ഥയുണ്ട്. Sider.AISider.AI പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഗവേഷണ സഹായികളായി സ്വയം അവതരിപ്പിക്കുന്നു - ഉറവിടങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക, രേഖകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, പ്രശ്നത്തിനും ഉത്തരത്തിനുമിടയിലുള്ള ദൂരം കുറയ്ക്കുന്ന രീതിയിൽ കാര്യങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുക. ചോദ്യമിതാണ്: ഇത് സഹായകരമാണോ? Sider.AISider.AI തട്ടിപ്പുകൾക്ക് പകരം യഥാർത്ഥ ഗവേഷണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്. എൻ്റെ അഭിപ്രായത്തിൽ: നിങ്ങളുടെ ടാസ്ക് "എന്റെ കയ്യിലുള്ള ഈ കാര്യം സംഗ്രഹിക്കുക" എന്നതിൽ നിന്ന് മാറി "നല്ല കാര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തി അത് മനസ്സിലാക്കുക" എന്നതിലേക്ക് മാറുകയാണെങ്കിൽ, Sider.AI പോലുള്ള ഒരു ടൂൾ ശരിയായ തിരഞ്ഞെടുപ്പായിരിക്കും. നിങ്ങളുടെ ടാസ്ക് ആ പരിധി കടക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ - അല്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യത കാരണം കഴിയില്ലെങ്കിൽ - GPT4All മികച്ചൊരു ഓപ്ഷനാണ്. കമ്മ്യൂണിറ്റി, അപ്ഡേറ്റുകൾ
ലോക്കൽ LLM ടൂളിംഗിൽ ആഴ്ചതോറും മാറ്റങ്ങൾ സംഭവിക്കുന്നു. ഇത് വെറും ഒരു രൂപകം മാത്രമല്ല; ഇത് ചൊവ്വാഴ്ച ഉച്ചയ്ക്ക് നടക്കുന്ന കാര്യമാണ്. കാറ്റലോഗുകൾ പുതുക്കുന്നു, മോഡലുകളുടെ പേരുകൾ വർദ്ധിക്കുന്നു, കഴിഞ്ഞ മാസം പ്രവർത്തിച്ചത് ഒരു പുതിയ quant ഫോർമാറ്റ് പ്രചാരത്തിലായതിനാൽ ഉപയോഗശൂന്യമാകുന്നു. GPT4All-ൻ്റെ കമ്മ്യൂണിറ്റിയും ഡോക്യുമെന്റേഷനും പൊതുവെ അതിനനുസരിച്ച് മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. GPT4All-ൻ്റെ ചില പ്രധാന പ്രത്യേകതകൾ എടുത്തുപറയേണ്ടതുണ്ട്: ഓഫ്ലൈൻ ആക്സസ്, സ്വകാര്യത, ഇഷ്ടത്തിനനുസരിച്ച് മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനുള്ള സൗകര്യം, ടോക്കൺ ഒന്നിന് സീറോ മാർജിനൽ കോസ്റ്റ്. ഇതാണ് ഈ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ കാതൽ.
GPT4All ആർക്കുവേണ്ടി?
- നിങ്ങൾക്ക് സ്വകാര്യതയെക്കുറിച്ച് വലിയ ഉത്കണ്ഠയുണ്ട്, കൂടാതെ ഡാറ്റ ക്ലൗഡിൽ സൂക്ഷിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല.
- ധാരാളം മോഡലുകളും മികച്ച RAG സെറ്റപ്പുമുള്ള സൗഹൃദപരമായ UI നിങ്ങൾക്ക് വേണം.
- കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കാനും അതിനനുസരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും നിങ്ങൾ തയ്യാറാണ്.
- നിങ്ങൾ GPT-4-ൻ്റെ നിലവാരത്തിലുള്ള കാര്യങ്ങൾ ഇതിലൂടെ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നില്ല.
മറ്റുള്ളവർ എവിടെ നോക്കണം
- കുറഞ്ഞ സമയം കൊണ്ട് മികച്ച യുക്തി ഉപയോഗിച്ച് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യണമെങ്കിൽ, ഒരു മികച്ച ക്ലൗഡ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക.
- വലിയ അപകടസാധ്യതകളുള്ള ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് കൃത്യമായ വിവരങ്ങൾ വേണമെങ്കിൽ, വെക്ಟರ್ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരാളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഒരുക്കുക.
- എല്ലാറ്റിനുമുപരിയായി നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച UX വേണമെങ്കിൽ; LM Studio നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാകും.
ചില നല്ല ഉപദേശങ്ങൾ
- ഒന്നോ രണ്ടോ മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് അവയുടെ പ്രത്യേകതകൾ പഠിക്കുക. പ്രോജക്റ്റിന്റെ മധ്യത്തിൽ മോഡലുകൾ മാറ്റുന്നത് സ്ഥിരത നഷ്ടപ്പെടുത്താൻ കാരണമാകും.
- LocalDocs-നായി, chunk-കൾ മിതമായി നിലനിർത്തുക, citation ഔട്ട്പുട്ട് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക, കൂടാതെ ക്ലെയിമുകൾ ക്രോസ്-ചെക്ക് ചെയ്യുക. സംശയം തോന്നുന്നത് നല്ലതാണ്.
- നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകൾ എഴുതുക. വ്യക്തവും ലളിതവുമായ കാര്യങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ടാസ്കിന് അനുയോജ്യമാകുന്ന രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുക.
- വേഗത പ്രധാനമാണെങ്കിൽ, താപനില കുറയ്ക്കുക, മാക്സിമം ടോക്കണുകൾ കുറയ്ക്കുക, കൂടാതെ ആവശ്യമില്ലാത്ത വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോകൾ ഒഴിവാക്കുക.
താഴത്തെ വരി: മതിയായത്
"ഇവിടെ, ഇപ്പോൾ, സ്വകാര്യമായത്" എന്നിവ "ക്ലൗഡിലെ മികച്ച യുക്തിയെക്കാൾ" പ്രാധാന്യമർഹിക്കുമ്പോൾ GPT4All ശരിയായ ഉപകരണമാണ്. ഇതൊരു മതമായിരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നില്ല; ഇതൊരു ടൂൾബോക്സാണ്. നിങ്ങൾ അത് തുറന്ന്, ഒരു മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുത്ത് പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നു. ഇത് സോക്രാറ്റിക് രീതിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകില്ല. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച രീതിയിൽ എഴുതാനും വേഗത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കാനും സെൻസിറ്റീവ് മെറ്റീരിയലുകൾ നിങ്ങളുടെ മെഷീനിൽ സൂക്ഷിക്കാനും കഴിയും.
വ്യവസായത്തിന് പൂർണ്ണമായ കാര്യങ്ങളോടാണ് താൽപ്പര്യം: ലോക്കൽ ക്ലൗഡിനെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും, ക്ലൗഡ് ലോക്കലിനെ തകർക്കും, നമ്മളെല്ലാവരും ഒരു ചാറ്റ് ബബിളിനുള്ളിൽ ജീവിക്കും. സത്യം കൂടുതൽ വിരസവും ഉപയോഗപ്രദവുമാണ്. GPT4All എന്നത് "രണ്ടും ഉണ്ടായിരിക്കുക" എന്നതിൻ്റെ ഭാഗമാണ്: സ്വകാര്യത്തിനും പ്രവചനാതീത കാര്യങ്ങൾക്കും ലോക്കൽ, വലിയ തോതിലുള്ള യുക്തിക്കും പുതിയ അറിവിനുമായി ക്ലൗഡ് ഉപയോഗിക്കാം. ഇത് തൃപ്തികരമായി തോന്നുന്നില്ലെങ്കിൽ, അത് നല്ലതാണ്. യാഥാർത്ഥ്യം സാധാരണയായി അങ്ങനെയാണ്. നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമത വേണമെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ക്ലൗഡിന് വാടക നൽകേണ്ടിവരും. നിങ്ങൾക്ക് നിയന്ത്രണം വേണമെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു വീട് വാങ്ങുക.
കൂടുതൽ വായനയ്ക്കും റൗണ്ടപ്പുകൾക്കും
- LocalDocs-ന്റെ ശൈലിയിലുള്ള ടെസ്റ്റിംഗിനെയും ഊർജ്ജത്തെയും കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ.
- GPT4All-നെ "ലോക്കൽ ടൂൾബോക്സ്" എന്ന് വിശേഷിപ്പിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ - ഓഫ്ലൈൻ, സ്വകാര്യം, ഇഷ്ടാനുസരണം മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താവുന്നവ.
- ശരിയായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന പൊതുവായ ലോക്കൽ-LLM ടൂൾ റൗണ്ടപ്പുകൾ.
- Sider.AI-യുടെ ഗവേഷണപരമായ സമീപനം മറ്റ് AI അസിസ്റ്റന്റ് landscape-കളിൽ എങ്ങനെ വേറിട്ട് നിൽക്കുന്നുവെന്ന് പറയുന്ന മത്സര ലിസ്റ്റുകൾ.
ഒരിക്കൽ കൂടി
ലോക്കൽ AI-യെക്കുറിച്ച് പറയുകയാണെങ്കിൽ, ഇത് നിങ്ങളെ സത്യസന്ധനാക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാം കാണാൻ സാധിക്കും: ക്വാണ്ടിഫിക്കേഷൻ, യുക്തിയിലുള്ള പിഴവുകൾ, വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ മികച്ച രീതിയിൽ എടുക്കാമെന്നും ഉപയോഗിക്കാമെന്നും എല്ലാം മനസ്സിലാക്കാം. ഇതെല്ലാം കണ്ടിട്ടും നിങ്ങൾക്ക് ഈ ടൂൾ ഇഷ്ടമാണെങ്കിൽ, അതൊരു നല്ല ലക്ഷണമാണ്. GPT4All നല്ലതാണ്. പൂർണ്ണമെന്ന് അവകാശപ്പെടുന്നില്ല. ഉപയോഗപ്രദവും സ്വകാര്യവുമാണ് - നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ, കൃത്യമായ അളവിൽ മതിയായതും.
FAQ
Q1: GPT4All പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ മാത്രം മികച്ചതാണോ?
"പ്രധാനപ്പെട്ടത്" എന്ന് പറയുന്നത് സ്വകാര്യ സംഗ്രഹങ്ങൾ, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, ചെറിയ മോഡൽ ടാസ്ക്കുകൾ എന്നിവയാണെങ്കിൽ, അതെ - GPT4All മികച്ചതാണ്. നിങ്ങൾക്ക് അത്യാധുനിക യുക്തിയോ ഏറ്റവും പുതിയ അറിവോ വേണമെങ്കിൽ, ഒരു ക്ലൗഡ് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതാണ് നല്ലത്.
Q2: GPT4All, Ollama, LM Studio എന്നിവ എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യാം?
Ollama ഡെവലപ്പർമാർക്കും ഓട്ടോമേഷനും മികച്ചതാണ്; LM Studio കൂടുതൽ മികച്ചതും ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്തതുമാണ്. GPT4All, LocalDocs-ഉം വിശാലമായ മോഡൽ കാറ്റലോഗും ഉള്ളതിനാൽ കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദമാണ്.
Q3: കോഡിംഗ് സഹായത്തിനായി GPT4-ന് പകരം GPT4All ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമോ?
ബോയിലർപ്ലേറ്റ്, വിശദീകരണങ്ങൾ, ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇതിന് കഴിയും. പുതിയ API-കൾ, ഡീപ് ഡിബഗ്ഗിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ സങ്കീർണ്ണമായ യുക്തി എന്നിവയ്ക്ക് GPT-4 ക്ലാസ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതാണ് നല്ലത്.
Q4: ഗവേഷണത്തിന് LocalDocs വിശ്വസനീയമാണോ?
നിങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്ന നന്നായി ചിട്ടപ്പെടുത്തിയ രേഖകൾക്ക് ഇത് വിശ്വസനീയമാണ്. എന്നാൽ ഉറവിടമില്ലാത്ത ഗവേഷണങ്ങൾക്ക്, chunking-ലും prompts-ലും മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തേണ്ടി വരും - കൂടാതെ എല്ലാം വീണ്ടും പരിശോധിക്കുകയും വേണം.
Q5: GPT4All-ന് പകരം എപ്പോൾ Sider.AI തിരഞ്ഞെടുക്കണം?
പുറത്ത് നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ട സാഹചര്യങ്ങളിൽ Sider.AI തിരഞ്ഞെടുക്കുക. സ്വകാര്യത പ്രധാനമാണെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ രേഖകൾ നിങ്ങളുടെ കയ്യിൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ GPT4All ഉപയോഗിക്കുന്നതാണ് നല്ലത്. 
