GPT4All이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

OpenAI의 GPT 모델을 활용함으로써 자연어 처리 분야에서 상당한 발전이 이루어졌지만, OpenAI의 제품에 대한 프리미엄 액세스 권한을 확보하지 않으면 사용자는 미세 조정을 수행하거나 이러한 GPT 모델을 각자의 애플리케이션에 통합할 수 없습니다. 또한, OpenAI는 플랫폼을 통해 이루어지는 모든 대화에 대한 액세스 권한이 부여되며, 이는 전문적이거나 기밀이 필요한 상황에서 ChatGPT를 사용하는 사람들에게 잠재적으로 보안 문제를 일으킬 수 있는 측면입니다. 따라서 이러한 상황을 피하고자 하는 개인은 대안으로 GPT4All을 선택할 수 있습니다.

GPT4All의 작동 메커니즘과 ChatGPT보다 선호하는 이유를 포함하여 GPT4All에 대해 자세히 설명해 주시겠어요?

GPT4All이란 무엇인가요?

GPT4All은 혁신적이고 획기적인 오픈 소스 프레임워크로, 최첨단 언어 모델을 다양한 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 설계되어 값비싼 플랫폼이나 하드웨어 구독이 필요없습니다. 이 놀라운 성과는 첨단 인공 지능 기술에 대한 접근성을 높이는 데 전념하는 선구적인 정보 매핑 회사인 Nomic AI 덕분에 가능했습니다.

GPT4All의 설계 덕분에 그래픽 처리 장치(GPU)가 장착되어 있지 않거나 인터넷 연결이 활성화되어 있지 않은 최신 개인용 컴퓨터에서도 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 GPT4All에서 제공하는 대부분의 모델이 양자화를 통해 최적화되어 크기를 수 기가바이트로 줄이고 작동에 4~16GB의 RAM(랜덤 액세스 메모리)만 필요하기 때문에 가능합니다.

GPT4와 같은 대규모 언어 모델의 활용은 GPT4All과 같은 플랫폼을 통해 소규모 기업, 조직 및 독립 연구자들이 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 콘텐츠 생성, 코딩, 텍스트 이해, 정보 수집 등 다양한 용도로 이러한 고급 기술을 활용할 수 있습니다. 간단한 설치 프로그램으로 설치 프로세스가 간소화되어 그 어느 때보다 쉽게 GPT-4 및 관련 언어 모델의 기능에 액세스하고 이점을 활용할 수 있습니다.

왜 ChatGPT 대신 GPT4ALL을 사용해야 하나요?

이미지 크레디트:브루스 마스/ Unsplash

ChatGPT의 대안으로 GPT4All을 선택한 주요 동기 중 하나는 특히 다양한 주제에 대한 일반적인 지식과 이해와 관련하여 광범위한 맥락에서 보다 정확하고 적절한 답변을 제공할 수 있는 능력입니다. 또한 현재 시중에 나와 있는 다른 AI 언어 모델에 비해 유연성과 사용자 지정 옵션이 뛰어납니다.

GPT4All의 가장 큰 특징은 휴대성이 뛰어나 많은 하드웨어 리소스를 필요로 하지 않고 다양한 기기에 손쉽게 휴대할 수 있다는 점입니다. 이 모델은 4~8기가바이트의 메모리 저장 공간에 저장할 수 있으며 고가의 GPU 없이도 원활하게 작동할 수 있습니다. 또한 원클릭 인스톨러를 사용하면 간단한 USB 플래시 드라이브에 모델을 저장할 수 있어 거의 모든 최신 컴퓨터와 호환됩니다.

데이터의 개인 정보 보호 및 보안은 우리에게 가장 중요합니다. 일반적으로 ChatGPT와의 모든 상호 작용은 OpenAI에 의해 모니터링되지만, GPT4All에서는 투명성과 개인 정보 존중을 우선시합니다. 당사는 사용자가 모델 개선을 위해 자발적으로 정보를 공유하기로 선택하지 않는 한 사용자의 정보를 로컬에 저장합니다.

GPT의 오프라인 모드는 API 액세스와 모델 쿼리 또는 액세스를 위한 영구적인 인터넷 링크가 필요한 독점 모델이라는 점을 수반합니다. 인터넷 연결이 끊기거나 서버가 오작동하는 경우 사용자는 ChatGPT에 액세스할 수 없습니다. 반대로, 모든 정보가 4~8기가바이트 팩에 저장되고 추론이 로컬에서 수행되므로 GPT4All 내 모델에 액세스하기 위해 온라인 연결이 필요하지 않기 때문에 이 문제는 GPT4All에는 해당되지 않습니다. 따라서 사용자는 인터넷 연결이 끊긴 상태에서도 플랫폼을 계속 활용하고 모델을 개선할 수 있습니다.

GPT4All은 GNU 일반 공중 라이선스(GPL)에 따라 라이선스가 부여된 여러 언어 학습 모델(LLM)을 제공합니다. 이를 통해 개인은 라이선스를 구매하지 않고도 상업적 목적으로 자체 모델을 무료로 조정하고 통합할 수 있습니다.

GPT4All의 작동 방식

GPT4All의 활용은 사용자가 클라우드 컴퓨팅 리소스에 의존하지 않고도 언어 모델을 사용할 수 있게 해주는 로컬 머신러닝 영역에서 괄목할 만한 성과를 나타냅니다. 기존에는 대규모 언어 모델을 실행하려면 최소 32기가바이트의 랜덤 액세스 메모리와 고급 그래픽 처리 장치가 필요했습니다.

GPT4All과 함께 사용되는 언어 모델을 비교한 결과, 3기가바이트에서 8기가바이트의 저장 공간만 필요하며 4기가바이트에서 16기가바이트의 메모리 범위 내에서 효율적으로 작동할 수 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하거나 원격 서버의 도움을 받지 않고도 엣지 디바이스에서 이러한 모델을 작동할 수 있습니다.

신경망 양자화 구현 덕분에 GPT4All에서 LLM을 실행하는 데 필요한 하드웨어 요구 사항이 크게 감소했습니다.이 과정에는 신경망의 가중치와 활성화 값의 정밀도를 낮추는 작업이 포함되며, 이를 통해 GPT4All에서 제공하는 수많은 모델이 다양한 최신 컴퓨터 시스템에서 효율적으로 작동할 수 있습니다.

기존의 여러 모델은 인터넷에서 공개적으로 액세스할 수 있는 콘텐츠에서 “스크래핑”이라고 하는 프로세스를 통해 얻은 훈련 데이터를 “더미”라고 하는 방식으로 활용합니다. 이 데이터는 이후 상관 관계를 기반으로 2차원 벡터 맵(일반적으로 인공 지능 벡터 데이터베이스라고 함)으로 시각화할 수 있는 Nomic AI의 Atlas AI 데이터베이스에 저장됩니다.

OpenGPT-3 AI 학습 및 접근 가능한 데이터 세트를 활용하여 Nomic AI는 상업적 용도를 포함하여 애플리케이션에 대한 무제한 액세스를 허용하는 일반 공중 사용 허가서(GPL)에 따라 고도의 고급 모델을 제공했습니다.

GPT4All 설치 방법

최신 버전 2의 출시로 GPT4All 설치 과정이 더욱 간소화되어 사용자가 쉽게 수행할 수 있습니다. 원활한 설치를 위해 필요한 모든 설정 절차를 자동으로 처리하는 원클릭 인스톨러를 다운로드하는 것이 좋습니다.

다운로드: GPT4All Windows, macOS 또는 Linux용(무료)

앞의 가이드라인은 Windows 플랫폼에 맞춰져 있지만, 다양한 운영 체제에서 GPT4All을 배포할 수 있습니다.

다운로드를 받으면 아래 단계를 따르세요: 1. 설치 파일을 더블 클릭한 다음 ‘설치’를 선택합니다. 2. 타사 소프트웨어에 대한 Microsoft의 정품 디지털 인증서 제공 지연으로 인해 Windows Defender라는 Windows 보안 기능에서 설치에 플래그를 지정할 수 있습니다. 3. 하지만 이러한 문제는 곧 해결될 것으로 예상됩니다. 현재 합법적인 출처에서 GPT4All 프로그램을 다운로드했다면 걱정할 필요가 없습니다. 4. 설치를 진행하려면 ‘아무튼 설치’를 클릭합니다.

애플리케이션을 시작하면 GPT4ALL에서 제공하는 모델 중에서 모델을 선택해야 합니다. 각 모델에는 고유 한 장단점이 있으며 가장 적합한 모델을 선택하려면 이러한 요소에 대한 이해가 필요합니다. 이러한 의사 결정 과정을 용이하게 하기 위해 각 모델의 상대적인 장단점을 요약한 표를 제공하여 사용자가 특정 요구 사항과 선호도에 따라 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 했습니다.

이 분야에서 많은 경험을 가지고 있으며 이 프로젝트를 잘 수행할 수 있다고 확신합니다.

이 연구는 이러한 과정을 지배하는 근본적인 메커니즘을 더 잘 이해하기 위해 온도가 효소 활성과 기질 농도에 미치는 영향을 조사합니다.

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회사는 만족스럽지 못한 성과로 인해 XYZ 공급업체와의 계약을 해지하기로 결정했습니다.

특정 교육 프로그램이 학생들의 학업 성취도 향상에 미치는 효과를 분석하기 위한 연구입니다.

앞서 언급한 모델에는 다양한 수준의 제한이 있음을 유의하시기 바랍니다. 특정 모델은 추가 비용이 발생하거나 더 광범위한 하드웨어 리소스가 필요하지 않으면 상업적 목적으로 사용할 수 없는 반면, 다른 모델은 API 키 제공이 필요합니다. GPT4All을 통해 액세스할 수 있는 가장 제한이 없는 모델로는 Groovy, GPT4All Falcon, Orca가 있습니다.

GPT4All 모델을 훈련할 수 있나요?

정량화를 통해 특정 도메인에 맞게 GPT4All 모델을 미세 조정할 수 있는 것은 사실이지만, 이러한 모델의 잠재력을 최대한 활용하려면 정량화되지 않은 모델에 대한 액세스와 AMD의 Instinct 가속기 또는 NVIDIA의 암페어 또는 호퍼 GPU와 같은 강력한 하드웨어의 배포와 함께 LangChain과 같은 AI 훈련 프레임워크에 대한 포괄적인 이해가 필요합니다.

GPT4All 모델을 미세 조정하는 과정에는 재정적 투자와 전문 지식이 모두 필요할 수 있지만, 단순히 사용자 지정 데이터로 모델을 훈련하는 것이 목표라면 큰 노력을 들일 필요는 없습니다. 검색 증강 생성을 활용하면 언어 모델이 할당된 작업을 수행하기 위해 원래 학습된 것 이상의 정보에 액세스하고 이해할 수 있습니다.이를 위해 GPT4All에 사용자 지정 데이터의 모델을 생성하도록 지시한 후 해당 데이터를 기반으로 모델에 질문을 할 수 있습니다. 사용자 지정 데이터는 로컬에 저장하고 모델에 원하는 정보를 제공할 수 있도록 그에 따라 메시지를 표시하는 것이 좋습니다.

GTP4All을 사용해야 하나요?

GPT4All의 목적은 개인이 자신의 가젯에서 실질적인 언어 모델을 작동할 수 있는 무료 오픈 소스 단계를 제공하는 것입니다. 현재 GPT4All과 정량화된 모델은 보호된 환경에서 다양한 LLM을 테스트, 교육 및 시험하는 데 적합합니다. 전문가용 부하에는 훨씬 더 성능이 뛰어난 ChatGPT를 활용하는 것이 좋습니다.

하나의 휴리스틱에만 의존하기보다는 여러 휴리스틱을 사용하는 것이 좋습니다. 휴리스틱의 적용 범위가 서로 겹치지 않으며, 당면한 상황을 보다 포괄적으로 이해하려면 두 가지를 모두 활용하는 것이 유리합니다.