GPT4All: An Ecosystem of Open Source Compressed Language Models

最近，大型语言模型（LLMs）在一系列专业和学术基准测试中已经达到了人类水平的表现。然而，这些模型的可访问性远远落后于它们的性能。最先进的LLMs需要昂贵的基础设施；只能通过限速、地理锁定和审查的网络界面进行访问；并且缺乏公开的代码和技术报告。在本文中，我们讲述了GPT4All的故事，它是一个流行的开源存储库，旨在使LLMs的访问权民主化。我们概述了原始GPT4All模型系列的技术细节，以及GPT4All项目从单一模型发展成为一个完整的开源生态系统的演变过程。我们希望本文既是对原始GPT4All模型的技术概述，也是对GPT4All开源生态系统随后增长的案例研究。

本论文旨在解决当前大型语言模型的可访问性问题，通过开源的方式推广GPT4All模型，使其更加普及。

本论文介绍了GPT4All模型的技术细节，以及GPT4All项目从单一模型发展为完整的开源生态系统的过程。通过开源的方式，使得大型语言模型更加普及。

论文介绍了GPT4All模型的技术细节，以及GPT4All项目从单一模型发展为完整的开源生态系统的过程。论文提出了通过开源的方式推广大型语言模型的思路，并且GPT4All模型的开源使得其更加普及。论文还介绍了实验设计和使用的数据集，同时提供了开源代码。本文的亮点在于通过开源的方式，推广大型语言模型的思路。

相关论文包括：1. GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners, Brown et al., OpenAI；2. Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism, Shoeybi et al., NVIDIA；3. T5: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer, Raffel et al., Google Brain。