ChatGPT一经公布就在AI圈引起轰动，GPT-4和chagpt-plugin让OpenAI和其余同行拉开了更大的差距。因为某些起因，咱们可能无奈亲自体验ChatGPT的神奇之处。但当初，如果你还没有体验过ChatGPT，就像10年前没有购买比特币一样（价格曾经涨了几万倍）。因而，我找了几个ChatGPT的平替版本，让你能够在以后的AI浪潮中踏浪前行。
首先申明，以下的平替版本须要自行下载、装置和编译，须要肯定的编程技巧，但益处是一旦启动，你将领有本人的私人GPT助手。
生成式大语言模型
alpaca.cpp
我的项目地址：
https://github.com/antimatter15/alpaca.cpp
该我的项目是由OpenAI和斯坦福独特推出的，旨在让用户可能在本地运行生成式大语言模型。
以下是未经减速解决的效果图：
该我的项目依据电脑内存大小有3个版本可供选择，通过测试即便占用内存最低的智障版本在答复事实性问题方面也能做到很好了，而占用30GB内存的大聪慧版本曾经能够为你提供业余征询了。遗憾的是目前只能通过英文来进行发问。
llama.cpp
我的项目地址：
https://github.com/ggerganov/llama.cpp
该我的项目是基于Facebook开源的大语言模型facebookresearch/llama 移植的C/C++版本。模型依据电脑内存大小也有以下几个版本可供选择：
| model | original size | quantized size (4-bit) |
|---|---|---|
| 7B | 13 GB | 3.9 GB |
| 13B | 24 GB | 7.8 GB |
| 30B | 60 GB | 19.5 GB |
| 65B | 120 GB | 38.5 GB |
以下是运行的效果图：
多模态生成模型
除了可能生成文本的AI助手，图像生成也是一个备受关注的AI模型。
文本转图像：stable-diffusion
stable-diffusion是一个文字转图像的AI模型，百度公布的文心一格也是基于这个开源模型进行开发的。能够从以下地址搭建属于本人的文心一格。
我的项目地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
该我的项目基于stable-diffusion模型构建，不仅领有用户界面，还能够依据须要装置其余的成果插件。
装置实现之后，不仅能够实现语言转图像性能，还能够上传图片，依据图片以及你的形容生成新的图像。
语音转文本：Whisper
Whisper是OpenAI开源的一个语音转文字的AI模型。
我的项目地址：https://github.com/openai/whisper
C/C++版本地址：https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
装置该模型后就能够领有语音/视频转文字的能力了。
并且如果你趣味足够的话，还能够将Whisper和前文提到的文本生成模型联合在一起，这样你就领有一个能够对话的智能机器人了。https://github.com/ggerganov/whisper.cpp/tree/master/examples/talk-llama
以上，为大家介绍了多种可搭建的开源AI模型，尽管搭建本人的GPT须要一些编程技巧和工夫，但通过本人入手可能领有一个私人的、弱小的语言模型助手，将会是一件十分有价值的事件。并且这也是一个乏味和有用的摸索机会，能够深刻理解和体验ChatGPT，以及构建本人的语言模型，从而在AI畛域取得更多的倒退机会。