GPT4All là gì? GPT4All hoạt động như thế nào?

Các mô hình GPT của OpenAI đã cách mạng hóa quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhưng trừ khi bạn trả tiền để có quyền truy cập cao cấp vào các dịch vụ của OpenAI, bạn sẽ không thể tinh chỉnh và tích hợp các mô hình GPT của chúng vào những ứng dụng của mình. Hơn nữa, OpenAI sẽ có quyền truy cập vào tất cả các cuộc trò chuyện của bạn, đây có thể là vấn đề bảo mật nếu bạn sử dụng ChatGPT cho công việc kinh doanh và những lĩnh vực nhạy cảm khác trong cuộc sống của mình. Nếu không thích điều này, bạn có thể dùng thử GPT4All.

Vậy chính xác thì GPT4All là gì? Nó hoạt động như thế nào? Tại sao lại sử dụng nó trên ChatGPT?

GPT4All là gì?

GPT4All là một hệ sinh thái mã nguồn mở dùng để tích hợp LLM vào các ứng dụng mà không phải trả phí đăng ký nền tảng hoặc phần cứng. Nó được tạo ra bởi Nomic AI, một công ty bản đồ thông tin nhằm mục đích cải thiện khả năng tiếp cận các tài nguyên AI.

GPT4All được thiết kế để chạy trên các PC từ hiện đại đến tương đối hiện đại mà không cần kết nối Internet hay thậm chí là GPU! Điều này có thể thực hiện được vì hầu hết các model do GPT4All cung cấp đã được lượng tử hóa ở mức nhỏ chỉ vài gigabyte, chỉ cần 4 – 16GB RAM để chạy.

Điều này cho phép các doanh nghiệp nhỏ hơn, những tổ chức và các nhà nghiên cứu độc lập sử dụng và tích hợp LLM cho những ứng dụng cụ thể. Và với GPT4All có thể cài đặt dễ dàng thông qua trình cài đặt bằng một cú nhấp chuột, giờ đây mọi người có thể sử dụng GPT4All và nhiều LLM của nó để tạo nội dung, viết code, hiểu tài liệu và thu thập thông tin.

Cách thức hoạt động của GPT4All

Như đã thảo luận trước đó, GPT4All là một hệ sinh thái được sử dụng để đào tạo và triển khai LLM cục bộ trên máy tính của bạn, đây là một kỳ tích đáng kinh ngạc! Thông thường, load LLM 25 - 30GB tiêu chuẩn sẽ cần 32GB RAM và GPU cấp doanh nghiệp.

Để so sánh, các LLM bạn có thể sử dụng với GPT4All chỉ yêu cầu bộ nhớ 3GB - 8GB và có thể chạy trên 4GB – 16GB RAM. Điều này giúp có thể chạy toàn bộ LLM trên thiết bị edge mà không cần GPU hoặc hỗ trợ đám mây bên ngoài.

Yêu cầu phần cứng để chạy LLM trên GPT4All đã giảm đáng kể nhờ lượng tử hóa mạng nơ-ron. Bằng cách giảm trọng lượng chính xác và kích hoạt trong mạng nơ-ron, nhiều model do GPT4All cung cấp có thể chạy trên hầu hết các máy tính tương đối hiện đại.

Dữ liệu đào tạo được sử dụng trong một số mô hình có sẵn được thu thập thông qua "pile", đây chỉ là dữ liệu được loại bỏ từ nội dung được phát hành công khai trên Internet. Dữ liệu sau đó được gửi đến cơ sở dữ liệu Atlas AI của Nomic AI, có thể được nhìn thấy dựa trên các mối tương quan trên bản đồ vector 2D dễ nhìn (còn được gọi là cơ sở dữ liệu vector AI).

Bằng cách Nomic AI đào tạo mô hình Groovy và sử dụng dữ liệu có sẵn công khai, Nomic AI có thể phát hành mô hình trên giấy phép GPL mở cho phép mọi người sử dụng nó, ngay cả đối với các ứng dụng thương mại.

Cách cài đặt GPT4All

Việc cài đặt GPT4All rất đơn giản và giờ đây GPT4All phiên bản 2 đã được phát hành, điều đó thậm chí còn dễ dàng hơn! Cách tốt nhất để cài đặt GPT4All 2 là tải xuống trình cài đặt bằng một cú nhấp chuột:

• Tải GPT4All cho Windows, macOS hoặc Linux (Miễn phí)

Các hướng dẫn sau đây dành cho Windows nhưng bạn có thể cài đặt GPT4All trên từng hệ điều hành chính.

Sau khi tải xuống, nhấp đúp vào trình cài đặt và chọn Install. Windows Defender có thể coi cài đặt là độc hại vì quá trình Microsoft cung cấp chữ ký hợp lệ cho các ứng dụng bên thứ ba có thể mất nhiều thời gian. Tuy nhiên, điều này cần sớm được khắc phục. Ở thời điểm bài viết, miễn là bạn đã tải xuống ứng dụng GPT4All từ trang web chính thức, thì bạn sẽ an toàn. Nhấp vào Install Anyway để cài đặt GPT4All.

Sau khi mở ứng dụng, bạn sẽ cần chọn một model để sử dụng. GPT4ALL cung cấp cho bạn một số model, tất cả đều có điểm mạnh và điểm yếu. Để biết nên tải xuống mô hình nào, đây là bảng chỉ ra điểm mạnh và điểm yếu của từng model.

Hãy nhớ rằng các mô hình được cung cấp có những mức độ hạn chế khác nhau. Không phải tất cả các mô hình đều có thể được sử dụng miễn phí cho mục đích thương mại; một số mô hình sẽ cần nhiều tài nguyên phần cứng hơn, trong khi những mô hình khác sẽ cần API key. Các mô hình ít hạn chế nhất có sẵn trong GPT4All là Groovy, GPT4All Falcon và Orca.

Sử dụng GPT4ALL cho công việc và cuộc sống cá nhân

Nếu bạn đã từng sử dụng bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn kiểu chatbot nào, thì GPT4ALL sẽ rất quen thuộc. Điểm khác biệt duy nhất là trước tiên bạn phải tải một trong các mô hình đã tải xuống, việc này có thể mất vài phút.

Để bắt đầu một cuộc trò chuyện mới, chỉ cần nhấp vào nút màu xanh lá cây lớn New chat và nhập tin nhắn của bạn vào hộp văn bản được cung cấp. Khi bạn gửi tin nhắn đến GPT4ALL, phần mềm sẽ bắt đầu tạo phản hồi ngay lập tức. MacBook Air với bộ xử lý M1 có thể đạt được khoảng 11 token mỗi giây bằng cách sử dụng mô hình Llama 3 Instruct, tương đương với khoảng 90 giây để tạo ra 1000 từ. Đó là một con số khá ấn tượng, đặc biệt là với tuổi đời và giá cả phải chăng của MacBook Air.

Nhưng tốc độ không phải là tất cả. Còn hiệu năng thì sao?

Nói chung, hiệu năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã được ghi nhận rõ ràng, và bạn có thể xem những mô hình mạnh nhất trên các trang web như LMSYS Chatbot Arena Leaderboard. Ví dụ, mô hình được sử dụng nhiều nhất trong quá trình thử nghiệm, Llama 3 Instruct, hiện xếp hạng thứ 26 với 1153 điểm. Mô hình tốt nhất, GPT 40, có 1287 điểm.

Trên thực tế, sự khác biệt có thể rõ rệt hơn so với con số chênh lệch khoảng 100 điểm. Các mô hình dựa trên đám mây lớn thường hoạt động tốt hơn nhiều trong việc tuân theo những hướng dẫn phức tạp và chúng hoạt động với ngữ cảnh rộng hơn nhiều. Ví dụ, Gemini Advanced có cửa sổ ngữ cảnh 32.000 token, trong khi Llama 3 Instruct, theo mặc định, chỉ có 2048 token trong GPT4ALL – mặc dù bạn có thể tăng thủ công nếu máy tính của bạn mạnh.

Đây là những điểm tiêu cực lớn nhất khi so sánh với các mô hình dựa trên đám mây. Tuy nhiên, những điểm tích cực đáng kể nhất là quyền riêng tư và tính khả dụng. Với GPT4ALL, bạn có thể yên tâm rằng các cuộc hội thoại và dữ liệu của bạn vẫn được bảo mật và an toàn trên máy tính cục bộ của bạn. Bạn không cần phải lo lắng về việc các tương tác của mình được xử lý trên máy chủ từ xa hoặc bị thu thập dữ liệu hay giám sát bởi bên thứ ba.

Hơn nữa, vì bạn đang chạy mô hình cục bộ, bạn sẽ không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ sự cố nào của bên thứ ba. Ví dụ, ChatGPT thường xuyên gặp sự cố (bạn có thể xem trạng thái hiện tại của nó tại đây), và một khoảng thời gian ngừng hoạt động không đúng lúc có thể làm gián đoạn nghiêm trọng quy trình làm việc của bạn và khiến bạn hối hận vì đã đăng ký. Điều này sẽ không xảy ra với bạn khi sử dụng GPT4ALL, đặc biệt nếu bạn cài đặt nó trên nhiều máy để đề phòng trường hợp phần cứng gặp sự cố bất ngờ.

Tận dụng tối đa GPT4ALL

Có 3 điều chính bạn nên làm để tận dụng tối đa GPT4ALL:

• Sử dụng mô hình LLM tốt nhất hiện có: Các mô hình liên tục phát triển với tốc độ nhanh chóng, vì vậy điều quan trọng là phải cập nhật những phát triển mới nhất. Hãy theo dõi bảng xếp hạng LLM, chẳng hạn như bảng xếp hạng LMSYS Chatbot Arena đã đề cập ở trên, và tham gia các cộng đồng như r/LocalLLM để được thông báo về các mô hình tốt nhất hiện có.
• Tùy chỉnh prompt hệ thống: Prompt hệ thống thiết lập ngữ cảnh cho các phản hồi của AI. Trong GPT4ALL, bạn có thể tìm thấy nó bằng cách điều hướng đến Model Settings -> System Prompt. Tùy chỉnh prompt hệ thống cho phù hợp với nhu cầu của bạn, cung cấp các hướng dẫn hoặc chỉ dẫn rõ ràng để AI tuân theo. Điều này sẽ giúp bạn nhận được các phản hồi chính xác và phù hợp hơn.

• Đặt đúng câu hỏi: Kỹ thuật viết prompt là chìa khóa để có được kết quả tốt nhất từ ​​GPT4ALL. Hãy cụ thể và rõ ràng trong các câu hỏi của bạn, và cung cấp đủ ngữ cảnh để AI tạo ra các phản hồi hữu ích. Thử nghiệm với nhiều định dạng và cách diễn đạt câu hỏi khác nhau để tìm ra cách nào phù hợp nhất với trường hợp sử dụng của bạn.

Bằng cách tuân thủ ba nguyên tắc thực hành tốt nhất này, bạn có thể biến GPT4ALL thành một công cụ có giá trị trong bộ công cụ viết của mình và là một lựa chọn thay thế tuyệt vời cho các mô hình AI dựa trên đám mây.

Cần lưu ý rằng ngoài việc tạo văn bản, bạn cũng có thể tạo hình ảnh AI cục bộ bằng các công cụ như Stable Diffusion.