GPT4ALL，网页链接，是一个可以在本地运行且无需联网的大模型客户端软件，它的特点是在低配如 4G~8G 内存的消费级电脑上也能跑，无 GPU 要求，模型文件的大小在 3G~8G 左右，都是经过定制微调的可插拔 LLMs，效果优于 GPT-3，媲美 GPT-3.5。

其实这样的模型非常多，基本思路跟斯坦福开源的 Alpaca 是一致的。Alpaca，网页链接，是一个基于 LLaMa-7B 的微调模型，微调指令是使用 175 条种子任务通过 GPT-3.5 泛化生成的，共 5.2w 条，训练后的基准测试效果堪比 GPT-3.5，当然也存在很多缺陷，但瑕不掩瑜。

GPT4ALL 同样也是基于 LLaMa-7B 微调的，只不过它用到的微调指令集更庞大，有 80w+ 数据样本，在数据的多样性上做的非常好，这一点可以从这张可视化的图中看到效果：网页链接，从数据的分布来看，已经适配了多语言。

同时，它也支持索引本地文档语料，例如 PDF、docx 等 40+ 种文件格式，你可以直接与这些文件进行 Chat，对于个人私密场景或者企业来说，可以尝试下。

如果你有自己的数据集，并且具备微调设备和编码能力，当然也可以选择自己来微调 LLMs 来满足需求，但对于大部分不具备条件的人来说，使用 GPT4ALL 来体验开源免费的大模型，还是非常方便的，私密性也可以得到保障。在官网看到不少微调过的大模型可供选择，目前还在持续更新中。

对应的项目源码在这里：h++ps://github.com/nomic-ai/gpt4all AI学习