作者ivon852 (內容農場殺手)
看板MobileComm
標題[討論] 手機跑小型ChatGPT ~ LLaMA大型語言模型
時間Fri Apr 7 12:57:00 2023
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)
--
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
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.27.87.182 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/MobileComm/M.1680843424.A.E35.html
1F：推 mistel: 兩年前在實驗室就用開源框架把GPT2放到手機上試過了04/07 13:19
2F：→ mistel: 只是沒必要 畢竟網路發達 中心運算就好04/07 13:19
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
3F：推 Ereinion9895: 推，技術力真強04/07 13:24
4F：推 weltschmerz: 認真說 我覺得他們應該去跟line合作 去幫我打字的句04/07 13:42
5F：→ weltschmerz: 子找出對應的貼圖04/07 13:42
7F：→ ccpz: 在 Pixel 6 可以跑出 5 token / sec04/07 13:42
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)
--
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
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.27.87.182 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/MobileComm/M.1680843424.A.E35.html
8F：推 mistel: 兩年前在實驗室就用開源框架把GPT2放到手機上試過了04/07 13:19
9F：→ mistel: 只是沒必要 畢竟網路發達 中心運算就好04/07 13:19
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
10F：推 Ereinion9895: 推，技術力真強04/07 13:24
11F：推 weltschmerz: 認真說 我覺得他們應該去跟line合作 去幫我打字的句04/07 13:42
12F：→ weltschmerz: 子找出對應的貼圖04/07 13:42
14F：→ ccpz: 在 Pixel 6 可以跑出 5 token / sec04/07 13:42
Google的先見之明(咦
15F：推 abc0922001: 太酷了04/07 14:14
16F：推 intointo: @@04/07 15:16
17F：推 NX9999: 不錯xd04/07 15:57
18F：推 speed7022: 能不用網路也是有很多用處，例如語音助理04/07 16:08
19F：推 Arbin: 用Android NDK打包llama.cpp不知道會不會比較快04/07 18:32
有，llama.cpp作者就有示範用NDK編譯，應會比proot快
20F：推 pryu0121: 推04/07 18:41
21F：推 saedn: 好厲害04/07 19:23
22F：推 Cireiat: 推，我連docker都還沒改kernel…太有行動力了04/07 20:05
※ 編輯: ivon852 (114.27.87.182 臺灣), 04/07/2023 21:15:31
23F：推 DFIGHT: 問一個白癡問題 chatgpt不是手機上就可以跑了嗎？ 就一個04/07 21:59
24F：→ DFIGHT: 網頁不是？04/07 21:59
25F：推 DFIGHT: 我覺得AI還是交給網路別人算就好 幾秒鐘才回答==手機有網04/07 22:16
26F：→ DFIGHT: 路chatgpt一兩秒就回答了04/07 22:16
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。
27F：推 cowcowleft: 不是每個國家都吃到飽04/07 22:40
28F：推 DFIGHT: 歐@@04/07 22:43
29F：→ juliai: 這個有點厲害04/07 23:20
※ 編輯: ivon852 (114.27.87.182 臺灣), 04/08/2023 00:23:09
30F：推 stark333: 你好厲害04/08 03:41
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