[討論] 手機跑小型ChatGPT ~ LLaMA大型語言模型

祖克伯的Meta公司今年2月公開的「LLaMA」是體積比較小的大型語言模型(LLM)。
LLaMA依照訓練參數數量分為7B、13B、30B、65B。訓練數量雖比不上OpenAI的ChatGPT，但是硬體需求大大降低，是個人電腦甚至旗艦手機都跑得動的程度。

根據他們paper的說法，LLaMA 13B的模型性能比GPT-3模型要好，可以作到基本對答。

一些LLaMA可以達成的任務

這邊的截圖是來自Dalai LLaMA，它只是一個LLaMA的網頁前端。
目前LLaMA只支援英文，未來應該會有中文模型。

1. 幫我把這句話翻譯成中文：Taiwan is a country.
https://i.imgur.com/G4o7TYs.png

2. 解釋Skinner行為主義心理學理論的優缺點，並舉出五個例子
https://i.imgur.com/MtYgomt.png

3. 寫個Python程式，尋找一個字串中出現最多次的字元
https://i.imgur.com/3OKMDun.png

4. 幫我想五個新文章標題候選：使用Linux當主力系統的好處
https://i.imgur.com/jjx5prE.png

5. 段落抓重點：請抓出以下有關普遍文法 (Universal Grammar) 段落的重點，並用十句話解釋何為普遍文法。
https://i.imgur.com/6DccCwW.png

在Android手機跑LLaMA

除了LLaMA以外，還有Alpaca模型，這是史丹佛大學微調後的版本。同樣的資源耗用較小，且有人製作了純CPU運算的版本llama.cpp，不用依賴顯示卡。
因此除了在個人電腦跑，也可以跑在Android手機上。

最小的LLaMA 7B至少需要4GB RAM，保險起見手機最好有8GB RAM才不會跑到一半手機自動重開。

簡單的辦法就是裝Termux，解開signal9的錯誤

然後設定Proot Debian，把模型下載下來，alpaca.cpp編譯一下就可以開始聊天了。
https://i.imgur.com/M24wDqr.png

詳細安裝方法：https://reurl.cc/OVDRVg

手機RAM低於8GB的也不用灰心，你可以root後，設定chroot Ubuntu，掛載SWAP強行增大虛擬記憶體。

手機與電腦速度比較

問一個10個字的問句

純CPU運算下，LLaMA在Intel Core i5-7400的CPU約10秒就會開始作答，寫完回答約1分鐘。

高通s845處理器要等30秒才會開始回答，並且寫完整個回答2分鐘。

如果使用GPU加速，速度應該會快許多，要用GPU加速可嘗試Text Generation WebUI。

LLaMA的回答品質不可能像ChatGPT那麼神，胡言亂語機率更高

但好處是沒有任何道德限制～想聊什麼就聊什麼～

隨著這類模型的開源，大型語言模型可能會走向Stable Diffusion那樣的發展路徑。
(雖說LLaMA一開始是提前外洩才為人所知的)

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想辦法在開源系統跑閉源遊戲 https://i.imgur.com/FUrYLxA.png

Arch是真愛 https://i.imgur.com/0ja0Tx8.png
論使用Gentoo的好處 https://i.imgur.com/QjvfLfR.png
是言論自由，不是免費啤酒 https://i.imgur.com/sNmNm9x.png
流量密碼 https://i.imgur.com/rXERMcM.png
刪除user? 我不記得有這功能 https://i.imgur.com/xcml0xN.png

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.27.87.182 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/MobileComm/E.WtSyNI9G6gks
我覺得未來還是值得試試模型小型化...如果SoC都夠強的話啦
隨著這類模型的開源，大型語言模型可能會走向Stable Diffusion那樣的發展路徑。
(雖說LLaMA一開始是提前外洩才為人所知的)

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想辦法在開源系統跑閉源遊戲 https://i.imgur.com/FUrYLxA.png

Arch是真愛 https://i.imgur.com/0ja0Tx8.png
論使用Gentoo的好處 https://i.imgur.com/QjvfLfR.png
是言論自由，不是免費啤酒 https://i.imgur.com/sNmNm9x.png
流量密碼 https://i.imgur.com/rXERMcM.png
刪除user? 我不記得有這功能 https://i.imgur.com/xcml0xN.png

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.27.87.182 (臺灣)

我覺得未來還是值得試試模型小型化...如果SoC都夠強的話啦

Google的先見之明(咦

有，llama.cpp作者就有示範用NDK編譯，應會比proot快

※ 編輯: ivon852 (114.27.87.182 臺灣), 04/07/2023 21:15:31

確實算力不如人的情況下雲端較有優勢，不過開源自架的價值就在於可以自己掌控。

※ 編輯: ivon852 (114.27.87.182 臺灣), 04/08/2023 00:23:09

推

JKGOOD: 如果chatGPT可以離線不知道模型庫會多大？我猜跟Stable Di

04/08 08:25 目前有quantized處理過的LLaMA模型，最小的4GB，最大的40GB。

※ 編輯: ivon852 (111.71.221.44 臺灣), 04/09/2023 00:43:16