如何本地运行LLaMA

昨天GPT-4发布,除了惊艳还是惊艳,OpenAI的进化速度超乎想象。

除此之外,最近我也在关注LLaMa((Large Language Model Meta AI)

Facebook的大型语言模型,现在已经有很多基于它进行优化的项目

比如Standford, 号称7B model已经达到 OpenAI text-davinci-003效果

而我这里选择的是llama.cpp, 作者刚把whisper用cpp实现了一遍叫whisper.cpp, 还真是直接

整个安装过程还参考了这篇文章

LLaMa的优势

  1. 可以单机运行
  2. 可以Android手机上运行
  3. 可以Raspberry Pi上运行
  4. 其它基于的Fine Tune正在进行中,开源社区不一定会折腾出什么样的效果出来
  5. 没有任何限制审查

先看看我本地用了30B model的效果

Setup Steps

git clone [email protected]:ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
python3 

世界变化太快,快要赶不上了

关注AI的都应该知道最近AI界,各种技术进化的速度,已经超过想象了。

比如说

  • Stable Diffusion + ControlNet
  • OpenAI GPT3.5 + Whisper API
  • Runway Gen1(AI Film)
  • Notion AI

各种模型迭代的速度,正在很疯狂的往前逛奔,每天早上都能看到一些意想不到的新奇的东西。

而今天看到的是有关大脑的

  • https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/
这篇文章讲什么呢?

这篇论文提出了一种基于渗透模型的图像重建方法,以重建人脑活动的视觉体验。研究者使用了一种名为Stable Diffusion的潜在渗透模型,该模型减少了渗透模型的计算成本,同时保留了其高生成性能。他们进一步研究了不同组件如何与不同的大脑功能相关联,并表明该方法可以直接重建高分辨率图像,不需要额外的复杂深度学习模型的训练和微调。研究为重建人脑活动图像提供了一种有前途的方法,并为理解渗透模型提供了一个新的框架。

简单的说就是可以通过仪器扫描大脑的活动,然后通过Stable Diffusion重现大脑的景象,相当于视觉你的大脑所想。

这个潘多拉魔盒一旦打开,以后人类是不是就没有秘密可言了

Update

  • 小爱同学也已经用上了gpt-3.5
  • 当然我的翻译软件也已经用上了gpt-3.5,之前一直想用的DeepL, 估计直接就要被干死了,gpt-3.5的翻译能力应该不比DeepL的差。

Stable Diffusion on Apple M1

Try the Stable Diffusion, and ChilloutMix, and LoRA to generate the images on Apple M1.

Guidelines

I follow this guideline to setup the Stable Diffusion running on my Apple M1.

  • https://medium.com/@croath/%E4%BD%8E%E6%88%90%E6%9C%AC%E4%BD%93%E9%AA%8C%E7%94%9F%E6%88%90-ai-%E5%B0%8F%E5%A7%90%E5%A7%90%E7%85%A7%E7%89%87-85ffa7c13cd7
  • https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/5461

Install stable-diffusion-webui

brew install cmake protobuf rust [email protected]