로컬 컴퓨터에 "ChatGPT"를 설치하세요: LLaMA & 알파카

로컬 컴퓨터에서 강력한 대규모 언어 모델인 LLaMA와 알파카 모델을 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델들은 충분히 모든 쿼리에 응답할 수 있고, 설치 및 활용 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 이 모델들은 ChatGPT에 비해 작은 매개변수 수를 가지지만, 다양한 벤치마크에서 성능이 우수한 것으로 알려져 있습니다. 언어 모델은 단어나 문자의 확률 분포를 예측하는 모델로, ChatGPT도 이와 같은 방식으로 작동합니다. 이 비디오를 보고 로컬 컴퓨터에서 이러한 모델을 실행해 보시기를 권합니다. 페이스북 AI는 쿼리를 기반으로 가장 적절한 텍스트를 생성하기 위해 7가지 모델을 대규모 텍스트 코퍼스에서 훈련했습니다. 모델은 일부 개방되어 있지만 모델 가중치를 공개한 사람만 사용할 수 있습니다. GitHub 저장소를 통해 누구나 LLaMA 모델을 실행할 수 있으며, 강력한 GPU가 필요하지 않습니다. LLaMA 7B 모델에서 25,000 명령어 추출 데모에 따라 알파카 7B 모델이 만들어졌으며, 이 모델은 LLaMA 70억 파라미터 모델을 가져와서 52,000 명령어만으로 미세 조정한 것입니다. 이제 지금 바로 저장소에서 모델을 다운로드하고 실행해 보세요!누구나 데이터를 수집하고 모델을 훈련시킬 수 있다는 것을 이해할 수 있습니다. LLaMA 모델과 알파카 모델을 설치하고 웹 UI를 실행하는 서버를 실행하는 방법이 제공되었습니다. 최소 4GB의 RAM이 필요하며, 70억 매개 변수 모델을 실행하려면 약 4GB의 하드 디스크 공간이 필요합니다. 읽는 이들은 알파카 모델과 ChatGPT 모델의 차이와 모델을 실행하는 방법에 대해 이해하고, 로컬에서 실행할 수 있도록 지침을 따를 것을 권장합니다.Microsoft Visual Studio를 이용해 알파카 모델을 설치하는 방법에 대한 설명합니다. 설치 방법과 주의사항, 명령어 등이 나와 있습니다. 설치 후 로컬 호스트에서 액세스할 수 있는 인터페이스가 제공되며, LLaMA 모델을 사용할 경우 다른 매개변수도 설정할 수 있습니다. 마지막으로, 인간이 만든 가장 중요한 혁신에 대한 질문을 알파카 모델에 물어보는 예시가 나와 있습니다. 설치와 관련된 명령어는 패키지로 비트 지연 인 npx와 7B를 설치하는 것입니다. 설치 전에 Powershell이 아닌 명령줄에서 설치를 실행해야 하며, C++용 데스크톱 개발 플러스는 선택 취소할 수 있습니다. 이제 설치가 완료되었으므로, 로컬 호스트에서 해당 주소를 실행하여 인터페이스에 액세스할 수 있습니다.