論文の概要: GPT4All: An Ecosystem of Open Source Compressed Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04931v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 23:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 17:06:50.276183
• Title: GPT4All: An Ecosystem of Open Source Compressed Language Models
• Title（参考訳）: GPT4All: オープンソースの圧縮言語モデルのエコシステム
• Authors: Yuvanesh Anand, Zach Nussbaum, Adam Treat, Aaron Miller, Richard Guo, Ben Schmidt, GPT4All Community, Brandon Duderstadt, Andriy Mulyar
• Abstract要約: GPT4Allは,大規模言語モデル(LLM)へのアクセスを民主化することを目的とした,人気のオープンソースリポジトリです。 我々は、オリジナルのGPT4Allモデルファミリの技術的な詳細と、単一のモデルから完全に誕生したオープンソースエコシステムへのGPT4Allプロジェクトの進化について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6515663221123749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently achieved human-level performance on a range of professional and academic benchmarks. The accessibility of these models has lagged behind their performance. State-of-the-art LLMs require costly infrastructure; are only accessible via rate-limited, geo-locked, and censored web interfaces; and lack publicly available code and technical reports. In this paper, we tell the story of GPT4All, a popular open source repository that aims to democratize access to LLMs. We outline the technical details of the original GPT4All model family, as well as the evolution of the GPT4All project from a single model into a fully fledged open source ecosystem. It is our hope that this paper acts as both a technical overview of the original GPT4All models as well as a case study on the subsequent growth of the GPT4All open source ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、専門的および学術的なベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを達成した。 これらのモデルのアクセシビリティは性能に遅れを取っている。 最先端のLCMはコストのかかるインフラを必要としており、レート制限、ジオロック、検閲されたウェブインターフェースを通じてのみアクセス可能である。 本稿では,LPMへのアクセスを民主化することを目的とした,人気のオープンソースリポジトリであるGPT4Allについて述べる。 我々は、オリジナルのGPT4Allモデルファミリの技術的な詳細と、単一のモデルから完全に誕生したオープンソースエコシステムへのGPT4Allプロジェクトの進化について概説する。 本論文は,GPT4Allのオリジナルモデルの技術的概要と,その後のGPT4Allオープンソースエコシステムの成長に関するケーススタディとして機能することを願っている。

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