ChatGPT:生成式AI对弈“苏格拉底之问”(chatgpt安装)

科技1年前 (2023)更新 ooozhi
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GPT1.0和GPT2.0是开源的,目前很多国产大语言模型是用开源软件,加上中文语料处理的,差距和GPT3.5可能并不只相差了一代。而现在GPT3.0没有可靠的开源软件。

“诚然很多国内厂商对ChatGPT有兴趣,但是他们的兴趣点也很多,跟风投机性强,无法像OpenAI那样全力以赴,意志坚定。”

中国发展ChatGPT面临哪些挑战?

  周鸿祎:目前面临以下几个方面的挑战:语料方面,光靠中文语料训练不够,人类大部分知识是其他语言的,必须要有全球视野,不能限于中文;数据方面,目前中文世界的语料呈现割裂状态,APP把PC互联网的互联互通撕裂了,变成了一座座的数据孤岛和数据烟囱;算力方面,ChatGPT对算力的需求惊人,需要解决GPU“卡脖子”问题;成本惊人,大模型算一次要几百万美元;相比美国,我国的投资者和公司会更加务实一点,更加重视商业化落地能力,需要培育长期主义精神。

安装 & 使用

项目的安装及使用方式主要有 3 种,下面逐个给大家进行介绍。

1. 在 Windows、macOS、Linux 上安装

通过 Git 命令,将项目克隆到本地,并进行项目文件夹:

> git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
> cd chatgpt_academic

打开 config.py 文件,配置你的 OpenAI API Key 及本地代理。

OpenAI API Key 可在这里生成:

platform.openai.com/acc

配置完成后,安装 Python 的 pip 命令安装项目依赖,并运行项目:

> python -m pip install -r requirements.txt
> python main.py

2. 通过 Docker 快速部署(Linux)

通过 Git 命令,将项目克隆到本地,并进行项目文件夹:

> git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
> cd chatgpt_academic

在 config.py 文件中配置好代理以及 OpenAI API Key。

使用 Docker 快速安装与运行项目:

# 安装
> docker build -t gpt-academic .
# 运行
> docker run --rm -it --net=host gpt-academic

3. 使用 Huggingface 在线运行

为了让大家能直接预览到该项目,作者也将其部署到了 Huggingface 上。

不过 Huggingface 上的项目仅做界面参考,想保障项目隐私安全以及稳定性,最好还是通过前面两种方案自行部署。

中科院学术专业版 ChatGPT

项目针对了中科院日常科研工作,基于 ChatGPT 专属定制了一整套实用性功能,用于优化学术研究以及开发日常工作流程。

其中内置的工具,包括但不限于以下这些:

  • 学术论文一键润色、语法错误查找;
  • 中英文快速互译;
  • 一键代码解释;
  • 快捷键自定义;
  • 高阶实验模块化设计;
  • 项目源代码自我剖析;
  • 智能读取论文并生成摘要。

 

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