如果您正在寻找可以帮助您写作、编码甚至教育的人工智能助手，那么您很幸运！

本文介绍了 11 个替代工具，大部分都是开源工具，每个工具都提供了一组针对不同用例量身定制的独特功能。通过深入研究这些资源，您将发现在日常生活中充分利用人工智能的新方法。 ✍️🤖📚

一些值得注意的替代方案包括用于写作的 Bard、用于编码的 Codex 和用于语言学习的 Duolingo Max。

骆驼

您是否正在寻找 ChatGPT 替代品？ 🔍 Meta 的 LLaMA（语言模型增强机）就是最好的选择。最初，LLaMA 被设计为文本生成器，但它也可以很好地用作聊天机器人。它是一种多功能语言模型，针对来自互联网的数十亿文本📚进行了预训练，并经过微调以提供准确、智能的响应。 💡

要使用这种替代方案，您需要中级编程技能，并且拥有正确的硬件设置（例如强大的 GPU）也很重要。您可以在本地计算机上运行 LLaMA 版本（LLaMa-13b 模型）。有关如何设置的详细信息，请阅读本指南。

关于 自然语言处理任务的性能, LLaMA-13b 能力很强🏆。它尝试生成诗歌和故事等内容，很像 ChatGPT 或 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4 模型。不过，它的行为方式取决于您在设置过程中应用的特定调整。 🖥

LLaMA 支持多种语言，为用户提供双语或多语言体验。 🌎 但是，如果您的重点是特定语言，您可以考虑其他 ChatGPT 替代品，例如 Jasper Chat。

考虑尝试 LLaMA 来满足您的人工智能聊天机器人或文本生成需求。但请记住，与其他替代方案相比，它可能需要更多的编码和技术技能。

羊驼🦙

是的，这个命名在开源大型语言模型 (LLM) 社区中已经变得相当模糊。

💡 简短的摘要：GPT-3.5 和 ChatGPT 等指令跟踪模型功能强大，但也存在缺陷。由于访问有限，学术界在研究这些模型时面临挑战。

斯坦福大学研究人员使用来自 text-davinci-003 的 52K 指令跟踪演示对 Alpaca（一种基于 Meta 的 LLaMA 7B 的语言模型）进行了微调。

Alpaca 体型较小，易于复制，并且表现出与 text-davinci-003 类似的行为。该团队正在发布他们的训练配方和数据，并计划发布模型权重和用于学术研究的交互式演示。

由于许可限制和安全问题，禁止商业用途。

Alpaca 是 ChatGPT 的一个出色的聊天机器人替代品，您可以探索。它由斯坦福大学研究人员开发，使用 Facebook 的 LLaMA 进行微调，以提供令人印象深刻的语言功能🧠💬源。

这个聊天机器人有潜力增强您的 SEO 工作，因为它能够推理 🤔、回答问题和讲笑话等。通过将 Alpaca 集成到您的在线项目中，您可以在 Google 和 Bing 🌐 等平台上吸引用户并吸引搜索引擎的关注。

而且它是免费且开源的！ ⭐

以下是从原始发布网站运行的示例：

您可能还会发现 ChatGPT 的其他开源替代品很有用，例如 GPT4All、Dolly 2 和 Vicuna 💻🚀。您可以在本教程中找到用于在您的系统上运行这些模型的 Python 代码。

骆马毛🦙

Vicuna-13B 是一款开源 AI 聊天机器人，是当今可用的顶级 ChatGPT 替代品之一。它与 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard 令人印象深刻的功能相当，使其成为那些寻求强大语言模型的人的热门选择。

在本地计算机上运行 Vicuna-13B 🤯 |教程（GPU）

Vicuna 的与众不同之处在于它能够编写代码，尽管它非常简洁并且可以在单 GPU 机器上运行 (GitHub)，这在其他开源 LLM 聊天机器人中不太常见。这一独特的功能及其超过 90% 的质量率，使其在 ChatGPT 替代品中脱颖而出。

💡 参考：原网站

不用担心兼容性，因为 Vicuna 可以在您的本地计算机上使用，也可以与 Microsoft Azure 等云服务一起使用，确保您无论身在何处都可以访问和协作编写项目。

借助 Vicuna，您可以期望 AI 聊天机器人能够提供文本完成任务，例如诗歌、故事和其他类似于您在 ChatGPT 或 Youchat 上找到的内容。由于其用户友好的界面和强大的功能集，您可能会发现这种开源替代方案非常有价值。

开放聊天工具包

🚀 OpenChatKit 是值得探索的 ChatGPT 替代品之一！

由开发 一起电脑，OpenChatKit 是 ChatGPT 的开源变体，为用户和开发人员提供定制聊天机器人行为以满足其特定需求的灵活性。

你可以在这里以交互模式在线使用它——我自己尝试过：

🛠️ 如果您是编码员或开发人员，您会欣赏 OpenChatKit 与 Python 的兼容性，从而可以无缝集成到您的项目中。由于该项目的开源性质，您还可以将其与 GitHub Copilot 一起使用来增强您的编码体验。

💡 开放聊天工具包 迎合了更广泛的受众，因为开源设计允许访问可能无法使用专有模型的用户和群体。它支持推理和多任务处理等功能，为您的项目提供了广泛的应用程序。

它还可以编码：👇

GPT4ALL

GPT4ALL 是 ChatGPT 的一个有趣的替代品，您可能想探索一下🕵️。

它是一个社区驱动的项目，旨在通过使用开源资源🔓提供与 ChatGPT 类似的功能。

该项目接受了大量精心策划的书面文本集合的训练，其中包括助理交互、代码、故事、描述和多轮对话💬（来源）。

通过选择 GPT4ALL 作为替代方案，您可以访问各种资源，例如：

  • 数据集
  • 模型重量
  • 数据管理流程

GPT4ALL 入门

首先，您需要熟悉该项目的开源代码、模型权重和数据集。可以通过搜索结果中提供的项目链接找到与该项目相关的信息。

再次查看我们有关设置 GPT4ALL 的详细文章：

GPT4ALL 有何期待

虽然 GPT4ALL 在确切性能方面可能无法与 ChatGPT 相媲美，但在提供类似体验方面它是一个强有力的竞争者。此外，它还减轻了与 ChatGPT 相关的一些计算要求，可能使其成为您更高效的选择🚀。

BlinkDL RWKV

正在寻找更快、更高效的 VRAM 替代 ChatGPT？ 🧐 Raven RWKV 是一个开源聊天机器人，可能正好适合您的需求！该聊天机器人由 BlinkDL 开发，由 RWKV 语言模型提供支持，该模型使用循环神经网络 (RNN) 🧠 来实现类似于 ChatGPT 的高质量结果，但具有更好的处理速度和更低的硬件要求 💪。

“RWKV 是一种具有 Transformer 级 LLM 性能的 RNN。它可以像 GPT（可并行化）一样直接训练。因此，它结合了 RNN 和 Transformer 的优点——出色的性能、快速推理、节省 VRAM、快速训练、“无限”ctx_len 和免费句子嵌入。” （来源）

您会发现 Raven RWKV 模型已经在各种数据集（例如斯坦福羊驼、code-alpaca 等）上进行了微调，在不同的对话主题中提供了令人印象深刻的性能🤖。它甚至能够与 Transformer 模型的质量和扩展能力相匹配，同时需要更少的 VRAM 💾。

您可以在此处查看运行的示例：

如果您渴望开始使用 Raven RWKV，请访问其 Hugging Face 存储库以获取更多详细信息和相关资源💼。在这里，您会发现不同的模型，例如 RWKV-4-Pile，它们已经在不同的数据源上进行了微调，以满足不同的语言偏好🌍。

简而言之，如果您寻求探索平衡性能和资源消耗的开源聊天机器人替代方案，Raven RWKV 聊天机器人是一个绝佳的选择。

StableLM（稳定性-AI）

StableLM 是 Stability AI 开发的 ChatGPT 的开源替代品。其目标是提供透明且可扩展的人工智能语言模型，对于任何想要探索专有工具之外的选项的人来说，它都是完美的选择。 🌐

StableLM 基于名为“The Pile”的数据集，旨在提供强大的语言处理解决方案。您可以在 GitHub 上访问其 alpha 版本的 StableLM，其中包含 30 亿和 70 亿个参数模型选项。这意味着您可以灵活地选择最适合您的项目的模型。 🔧

当您开始使用 StableLM 时，您将体验到：

  • 在性能和功能方面可与 ChatGPT 相媲美的解决方案 💪
  • Alpha 访问，让您尽早掌握技术
  • 基于 GitHub 的平台，可轻松使用并与您的项目集成

然而，当在 Hugging Face 界面上尝试时，我发现它仍然非常慢。但这可能是服务器基础设施的问题：

请记住，与任何开源项目一样，StableLM 也在不断发展。这意味着您有机会参与其开发并为技术进步做出贡献。 🚀

狗头人人工智能

KoboldAI 是 ChatGPT 的绝佳替代品，您可能想尝试一下。它是一个开源的人工智能聊天机器人，能够根据您的提示生成类似人类的文本。您可以在其 GitHub 存储库上找到源代码和开发更新。

这是一个运行示例：

🤖 机器人 ： 嘿！
💻 你 : 嘿，男孩，最近怎么样？ 🤖 机器人 : 一直很好！你呢？
💻 你 ：很高兴尝试 KoboldAI 🤖 机器人 : KoboldAI 真的很有趣！
💻 你 ： 一定！你最喜欢的游戏是什么？

使用 KoboldAI 时，您会欣赏其易于使用的界面，让一切变得简单干净💻。设置程序可能需要几个步骤，因为您需要按照 GitHub 页面上的说明进行操作。但不用担心，他们提供了明确的指导方针，让您轻松应对🔧。

事实上，这是我见过的 AI GitHub 存储库上最全面的自述文件页面之一。 😉

KoboldAI 背后的人工智能由各种预先训练的模型驱动，这些模型为您提供了在性能和质量之间找到完美平衡的选择。您可以尝试不同的模型，看看哪一种最适合您的需求🌟。

KoboldAI 致力于为您提供不断改进的聊天机器人体验。活跃的开发者和用户社区有助于确保快速解决更新和错误修复。

果馅饼-T5-XXL

🤖 来认识一下 Flan-T5-XXL，这是一个令人印象深刻的开源语言模型，可以作为 ChatGPT 的替代品。 Flan-T5-XXL 由 Google 开发，是 T5 语言模型的增强版本，在小样本学习任务中表现出色。

🌐 Flan-T5-XXL 受益于指令微调，这是一种提高模型性能和对未见过的任务的泛化能力的技术。通过利用此技术，与传统语言模型相比，您可以期待 Flan-T5-XXL 获得更好的结果。

🗣️ 该模型在涉及多轮对话的应用中脱颖而出。由于其 Baize 实施通过利用 ChatGPT 促进与自身的对话来降低潜在风险，Flan-T5-XXL 提供了更高质量的结果。

用法

要开始使用 Flan-T5-XXL，您可以访问其型号卡，了解有关可用功能和实施的详细信息。请务必观看此 YouTube 视频以获取代码示例和优化技巧：

新 Flan-T5 语言模型 |代码示例 |比 ChatGPT 更好吗？

为了进一步与其他语言模型进行比较，您可以参考 SourceForge 对 ChatGPT、Flan-T5 和 Visual ChatGPT 的比较。

💡 请记住，Flan-T5-XXL 的开源性质提供了独特的优势，因为它可以免费使用，这与它的专有对应物 ChatGPT 不同。为了做出明智的决定，请根据您的具体需求比较 Flan-T5-XXL 和 ChatGPT 的功能。

例如，我发现它并不太先进，GPT-4 就可以解决这个问题：👇

通过探索 Flan-T5-XXL 作为 ChatGPT 的替代品，您可以获得一个强大的开源语言模型，该模型提供多种功能和改进的性能。快乐实验！ 🚀

迷你GPT

MiniGPT 是 ChatGPT 的轻量级版本，可用于执行各种任务。对于那些需要更简单的人工智能聊天机器人来完成简单任务的人来说，它是完美的选择。在本节中，您将发现 MiniGPT 的一些替代方案。

该神经网络模型的开发是为了改进 视觉语言理解 通过将冻结视觉编码器和冻结大语言模型（LLM）与单个投影层结合起来。

MiniGPT-4 展示了许多与 GPT-4 类似的功能，例如生成详细的图像描述和从手写草稿创建网站。

MiniGPT-4 最令人印象深刻的功能之一是它 计算效率。尽管具有先进的功能，但该模型设计轻巧且易于使用。 这使得它成为需要生成图像自然语言描述但又不想花费数小时训练复杂神经网络的开发人员的理想选择。

此外，MiniGPT-4 已被证明具有 高发电可靠性，这意味着它能够始终如一地生成准确且相关的图像描述。

谷歌吟游诗人

Google Bard 是您可以尝试的 ChatGPT 的最佳替代品之一。

它是 Google 对 ChatGPT 的回应，它利用两种对话语言模型 (LLM) 的组合来创建引人入胜的对话体验（来源）。由搜索引擎巨头提供，您可以期待巴德提供一些强大的人工智能功能。借助 Bard，您可以享受更动态的方式来搜索各种查询的答案（来源）。

要试用 Google Bard，请访问以下链接并注册访问：Google Bard

以下是 Google Bard 的一些主要功能：

  • 它是一项实验性人工智能对话服务，由 Google 的 LAMDA 技术🚀（来源）提供支持。
  • 非常适合为求职信撰写、活动策划和您可能有的其他需求等任务提供快速帮助📝。（来源）。
  • Google Bard 在精确性和易用性方面表现出色，使其成为那些寻求强大人工智能聊天机器人的人的可靠选择。

更多资源

首先是 GitHub Copilot，这是一款基于 LLM 的人工智能工具，专门用于帮助程序员提高工作效率。

另一个值得注意的选择是Character.AI，它专注于自然语言理解和生成。它非常适合与虚拟角色创建真实的对话。

您还应该考虑将 YouChat 作为替代方案。它是一个功能强大的人工智能聊天机器人，可以帮助您自动化客户支持和社交媒体互动。

不要错过苏格拉底🎓，因为它旨在帮助您提供教育内容。您可以提出问题并获得各个主题的详细解释。

接下来是 JasperChat。对于希望使用人工智能聊天机器人技术简化客户服务和销售流程的企业来说，这是一个很有价值的工具。

最后，WriteSonic 值得一提，特别是当您需要内容编写任务的帮助时。它是一款人工智能驱动的写作助手，可以生成用于多种用途的文本。

好吧，就是这样。欢迎下载我们免费的 OpenAI 备忘单，例如 OpenAI 术语表：

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