【privateGPT】使用privateGPT训练您自己的LLM
了解如何在不向提供商公开您的私人数据的情况下训练您自己的语言模型
使用OpenAI的ChatGPT等公共人工智能服务的主要担忧之一是将您的私人数据暴露给提供商的风险。对于商业用途，这仍然是考虑采用人工智能技术的公司最大的担忧。
很多时候，你想创建自己的语言模型，根据你的数据集（如销售见解、客户反馈等）进行训练，但同时你不想将所有这些敏感数据暴露给OpenAI等人工智能提供商。因此，理想的方法是在本地训练自己的LLM，而无需将数据上传到云。
如果你的数据是公开的，并且你不介意将它们暴露给ChatGPT，我有另一篇文章展示了如何将ChatGPT与你自己的数据连接起来：
在Jupyter笔记本中使用Python语言链在Mac上运行GPT4All
在过去的三周左右时间里，我一直在关注本地运行的大型语言模型（LLM）的疯狂开发速度，从llama.cpp开始，然后是alpaca，最近是（？！）gpt4all。
在那段时间里，我的笔记本电脑（2015年年中的Macbook Pro，16GB）在修理厂里呆了一个多星期，直到现在我才真正有了一个快速的游戏机会，尽管我10天前就知道我想尝试什么样的东西，而这在过去几天才真正成为可能。
根据这个要点，以下脚本可以作为Jupyter笔记本下载 this gist.
【langchain】在单个文档知识源的上下文中使用langchain对GPT4All运行查询
In the previous post, Running GPT4All On a Mac Using Python langchain in a Jupyter Notebook, 我发布了一个简单的演练，让GPT4All使用langchain在2015年年中的16GB Macbook Pro上本地运行。在这篇文章中，我将提供一个简单的食谱，展示我们如何运行一个查询，该查询通过从单个基于文档的已知源检索的上下文进行扩展。
I’ve updated the previously shared notebook here to include the following…
基于文档的知识源支持的示例查询
使用langchain文档中的示例进行示例文档查询。