Linux上12个最佳开源ChatGPT替代方案

​ChatGPT是OpenAI开发的流行聊天机器人和虚拟助手，自 2022 年 11 月 30 日起上市。此图表模型可让您对对话进行微调并引导其达到理想的持续时间、结构、语气、细节程度和语言。

幸运的是，随着人工智能的不断进步，开源ChartGPT 替代品已经成为强大的工具，可以提供相同的对话技巧以及定制化和透明性的额外好处。

此外，这些ChartGPT替代方案的开源特性使开发人员能够根据他们的特定需求定制模型，从而充分发挥其在各种软件中的潜力并促进协作。

在这篇文章中，我们汇编了最好的开源ChartGPT 替代品，重点介绍了它们的尖端功能和优势。

 1、GPT4All

GPT4All是一款免费的、最先进的聊天机器人，可在本地执行并尊重用户隐私。此工具的功能不一定需要 GPU 或互联网连接。

GPT4All具有多种可供用户探索的功能，包括创作诗歌、回复询问和提供定制的写作帮助。

它的附加功能包括构建 Python 代码、理解文档，甚至训练你的 GPT4All 模型。除此之外，GPT4All是一个开源环境，可让你在消费级 CPU 上本地设置和执行大型定制语言模型。

无论您想要基于指令的模型来进行更深入的互动，还是基于聊天的模型来进行更快速的响应，此工具都能满足您的需求。

2、OpenChatKit

OpenChatKit是一款出色的 ChatGPT 替代品，它为个人提供类似的自然语言处理 (NLP) 功能，同时允许更多的灵活性和控制。

该工具基于EleutherAI 的 GPT-NeoX 框架构建，允许用户训练和微调他们的模型以适应特定的用例。

OpenChatKit的全面功能还使开发人员能够使用可在 Apache 2.0 许可下轻松访问的完整工具包来创建通用和专用的聊天机器人工具。

除了使用训练模型和检索系统等功能外，OpenChatKit还允许聊天机器人执行各种任务，包括算术问题解决、叙述和代码编写以及文档摘要。

3、HuggingChat

HuggingChat是一个综合平台，具有大量尖端的开放大型语言模型 (LLM)。

为了从设计上保证匿名性，Hugging Face ( HF ) 帐户用于用户身份验证，因为对话保持私密并且不会与任何人（包括模型作者）共享。

为了始终如一地提供广泛的最先进的 LLM，HuggingChat会定期更改这些模型，包括 Llama 2 70B、CodeLlama 35B 和 Mistral 7B。

此外，该工具还为用户提供了一个参与公开讨论的平台，提供深刻的反馈并帮助塑造其未来。

4、Koala

Koala是一款先进的聊天机器人，它使用来自互联网的讨论数据进行训练，以增强 Meta 的 LLaMA。这款特殊模型的性能可与ChatGPT和斯坦福的 Alpaca 进行比较，它经过了彻底的数据集整理和广泛的用户研究训练。

在超过一半的情况下，结果显示了Koala在回答各种客户询问方面的出色表现，因为它与ChatGPT相匹配并且经常胜过Alpaca。

当使用正确获得的数据进行训练时，本地运行的聊天机器人可以通过使用较小的公共模型（如Koala）胜过较大的聊天机器人。

5. Alpaca-LoRA

Alpaca-LoRA是一个创新项目，它使用低秩自适应 ( LoRA ) 来复制Stanford Alpaca 的结果。为了研究Raspberry Pi等消费硬件，该项目提供了一个可供使用的 text-davinci-003 质量 Instruct 模型。

该代码具有灵活性和可扩展性，可以轻松扩展到 13b、30b 和 65b 模型。除了生成的 LoRA 权重外，该项目还提供了用于下载和推断基础模型和 LoRA 的脚本。

无需调整超参数，LoRA 模型就表现出与 Stanford Alpaca 模型类似的结果，证明了其有效性，并为通过用户测试和反馈进行额外改进开辟了可能性。

6、ColossalChat

ColossalChat是开源大型 AI 模型解决方案的先驱，拥有完整的RLHF流程，包括监督数据收集、微调奖励模型训练和基于 LLaMA 预训练模型的强化学习。​ 它分享了一个有用的开源项目，与原始 ChatGPT 技术解决方案非常相似。 ​

该平台拥有先进的功能，提供开源104K中英文双语数据集、无需注册即可在线探索的交互式演示以及适用于7B和13B模型的开源RLHF训练代码。

此外，ColossalChat为 70 亿参数模型提供了 4 位量化推理，使其能够以较低的 GPU 内存需求进行访问。

得益于其RLHF微调功能，ColossalChat支持英语和中文双语，可实现常识测试、电子邮件撰写、算法开发和 ChatGPT 克隆方法等多种功能。

为了提供高性能、用户友好的对话式 AI 体验，该工具利用PyTorch保证了适应性、有效性和顺畅的集成。

7、Baize

Baize是一个开源聊天模型，使用LoRA进行训练，并使用 ChatGPT 和 Alpaca 数据中的 10 万个自生成对话进行了性能优化。该项目已生成模型 7B、13B 和 30B，旨在提供完整的聊天模型解决方案。

为了严格禁止商业使用，仅允许纯粹出于研究的目的，模型权重和代码均在 GPL-3.0 许可下提供，作为 AI 领域的重要工具，Baize 提供了一个可行的开源项目，其中包含用于模拟 ChatGPT 类模型的整个 RLHF 方法。

对于 CLI 和 API 的使用，用户可以使用Fastchat连接Baize，从而为使用该模型的功能提供流畅的体验。该项目还提供直观的Gradio聊天界面、CLI 和 API 支持以及双语数据集。

8、Dolly v2

Dolly v2是Databricks Inc.开发的重要语言模型，通过Databricks机器学习平台进行训练以遵循指令。该指令遵循模型有多种尺寸可供选择（12B、7B 和 3B），并且拥有商业使用许可。

此外，该工具可以在 Databricks 人员创建的约 15K 记录指令语料库上进行优化，并且它也基于 EleutherAI 的 Pythia-12b。由于该模型具有出色的指令跟踪能力，因此其目标是与配备 GPU 的计算机上的 transformers 库一起使用。

该工具具有详细的功能，可用于语言处理工作，并且由于它仍是一个正在开发中的模型，因此其性能和缺点正在不断地评估和增强。

9、Vicuna-13B

Vicuna-13B是一个开源聊天机器人，利用从ShareGPT收集的用户共享对话进行改进。

通过在 90% 以上的情况下超越 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型，并在质量上超越OpenAI ChatGPT和Google Bard，该工具已证明其性能非常有竞争力。

该模型提供了在线演示，供个人亲身体验其功能，并可供公众免费用于非商业用途。

Vicuna-13 B的惊人功能和优势之一是它能够提供全面而结构化的响应，尤其是在使用 70K 用户共享的 ChatGPT 讨论进行微调时。

10、ChatRWKV

ChatRWKV是一款由RWKV （100% RNN）语言模型驱动的创新聊天机器人，它为ChatGPT等基于转换器的模型提供了一种替代方案。

直接介绍其功能，最新版本的RWKV-6以其质量和扩展性、匹配变压器以及使用更少的 VRAM 而运行速度更快而闻名。该模型可以在 Stability EleutherAI 作为其赞助商的情况下用于非商业用途。

ChatRWKV 的定制功能在于它能够产生出色的响应，尤其是 RWKV-6 版本，它已被证明是一种非常有效的工具。

最重要的是，拥有超过 7,000 名成员的RWKV Discord社区的存在表明，这项技术由于其开源性质和可用的尖端资源而拥有大量的追随者，使其成为有兴趣体验基于 RNN 的聊天机器人语言模型的开发人员和研究人员的绝佳选择。

11、Cerebras-GPT

Cerebras-GPT是由Cerebras Systems开发的一系列大型语言模型 (LLM)，用于帮助使用开放架构和数据集研究 LLM 缩放规律。这些模型使用Chinchilla缩放原理进行训练，并包含从 111M 到 13B 的参数，因此具有计算优化的特点。此外，这些模型可以在Hugging Face和 EleutherAI 的 Pile 数据集上找到，它们在训练中使用过这些模型。

尽管聊天机器人功能并未得到具体解决，但Cerebras-GPT模型旨在展示使用 Cerebras 硬件和软件堆栈训练 LLM 是多么容易和可扩展。这意味着研究和开发应该优先于在现实世界中使用聊天机器人。

12、OpenAssistant

OpenAssistant是一个已完成的项目，旨在让高质量的基于聊天的大型语言模型变得可用。该项目旨在提升语言本身，彻底改变语言创新，让世界变得更美好。

该工具的综合功能包括用于实时通信的聊天前端和用于增强助手功能的数据收集前端，由 OpenAssistant 提供。

OpenAssistant 对话( OASST1 ) 语料库的发布，凸显了大规模对齐研究的民主化。此外，HuggingFace 在 OpenAssistant/oasst2 上托管了最终发布的 oasst2 数据集。

OpenAssistant 的模型和代码在 Apache 2.0 许可下作为开源项目提供，允许多种用途，包括盈利。该计划由 LAION 设计和管理，其中包括一支遍布全球的志愿者团队。

该项目为任何有兴趣做出贡献的个人提供参与数据收集和开发的机会。

结论

借助这些尖端资源，小型企业、研究人员和开发人员可以利用基于语言的技术，与市场上的大公司竞争。

尽管它们的表现可能不如 GPT-4，但很明显，在社区的帮助下，它们还有成长和改进的空间。这些模型是 GPT-4 的完美替代品。

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