GPT4All: تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي دون اتصال على حاسوبك

ما هو GPT4All؟

يتيح GPT4All للمستخدمين الدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة ودمجها في سير عملهم دون الاعتماد على خدمات سحابية. ويُشرف على تطويره Nomic AI، ويهدف إلى تسهيل تدريب ونشر الأفراد والمؤسسات لنماذج اللغة الكبيرة الخاصة بهم على الأجهزة الطرفية. والمنصة مفتوحة المصدر ومتاحة للاستخدام التجاري.

GPT4All هو منظومة لتدريب ونشر نماذج لغة كبيرة قوية ومخصّصة تعمل محليًا على معالجات بمستوى المستهلك. وخلافًا لخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، يمكن للمستخدمين الدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة دون الاعتماد على خدمات سحابية، مع الحفاظ على خصوصية كل البيانات ومحليتها.

التثبيت والإعداد

صُمّم GPT4All لمستخدمي Windows وmacOS وLinux. نزّل التطبيق من https://gpt4all.io أو https://www.nomic.ai/gpt4all.

متطلبات النظام

• المعالج: تتطلب نسخ Windows وLinux معالج Intel Core i3 من الجيل الثاني أو AMD Bulldozer أو أفضل. ويجب أن يدعم معالجك مجموعتَي التعليمات AVX/AVX2.
• الذاكرة: يلزم 8 غيغابايت من ذاكرة النظام على الأقل. وتشير توصيات المجتمع إلى ذاكرة 16 غيغابايت للاستخدام المريح مع النماذج الأكبر.
• التخزين: 10 غيغابايت كحد أدنى؛ وتتراوح النماذج بين 3 غيغابايت (النماذج الصغيرة) و8 غيغابايت+ (الأكبر).
• الشاشة: يلزم دقة عرض 1280x720 على الأقل.
• نظام التشغيل: يتطلب macOS إصدار Monterey 12.6 أو أحدث، مع أفضل النتائج على معالجات Apple Silicon من سلسلة M. ونسخ Linux مخصّصة لبنية x86-64 فقط (لا ARM).

خطوات التثبيت

1. زُر https://gpt4all.io ونزّل المثبِّت الخاص بنظام تشغيلك
2. شغّل المثبِّت واتبع معالج الإعداد
3. افتح GPT4All وانتقل إلى تبويب Models
4. ابدأ بـ Llama 3، أو تصفّح النماذج الأخرى المتاحة.
5. نزّل النموذج الذي اخترته (قد يستغرق التنزيل الأول عدة دقائق)
6. ابدأ الدردشة بمجرد تحميل النموذج

النماذج المدعومة

يربط GPT4All المستخدمين بنماذج اللغة الكبيرة من HuggingFace بخلفية llama.cpp بحيث تعمل بكفاءة على العتاد المحلي. ومن النماذج الشائعة DeepSeek R1 وLlama وMistral وNous-Hermes ومئات غيرها.

عوامل اختيار النموذج

• حجم النموذج: تميل نماذج اللغة الكبيرة ذات المعاملات الأكثر إلى الاستجابة المتماسكة للتعليمات بشكل أفضل.
• التكميم: التكميم الأصغر (مثل 4 بت بدل 16 بت) ينتج نماذج أسرع بكثير وأقل استهلاكًا للذاكرة، مع أداء أسوأ قليلًا.
• الترخيص: تختلف الرخص في شروطها للاستخدام الشخصي والتجاري.

متصفح النماذج

يعرض قسم "Model Explorer" مجموعة متنوعة من النماذج، لكل منها نقاط قوته وقدراته الفريدة. ويمكن للمستخدمين الترتيب حسب الإعجابات أو التنزيلات أو تاريخ الرفع مباشرة داخل التطبيق.

المزايا

• خصوصية كاملة: تبقى كل البيانات على جهازك المحلي؛ ولا يُرسل شيء إلى خوادم خارجية
• بلا تكاليف اشتراك: مفتوح المصدر ومتاح للاستخدام التجاري دون رسوم متكررة
• لا يحتاج إنترنت: لا حاجة إلى استدعاءات API أو وحدات GPU - فقط نزّل التطبيق وابدأ
• ميزة LocalDocs: تتيح لك LocalDocs إثراء محادثات نماذج اللغة الكبيرة بمعرفة من ملفاتك المحلية، مع إبقاء كل شيء خاصًا على جهازك.
• متعدد المنصات: يعمل على Windows وmacOS وLinux
• قاعدة مستخدمين كبيرة: مع أكثر من 250,000 مستخدم نشط شهريًا، و65,000 نجمة على GitHub، ومكتبة Python SDK بنحو 70,000 تنزيل شهري، فإن له مجتمعًا كبيرًا ونشطًا.

العيوب

• قيود عتادية: النماذج المحلية أصغر عمومًا وأقل قوة من نظيراتها السحابية؛ وقد تكون الإجابات أبسط وأقل دقة أحيانًا، كما يتطلب تشغيلها بكفاءة حاسوبًا حديثًا إلى حد معقول.
• التنزيل الأولي: تنزيلات النماذج الأولى كبيرة (3-8 غيغابايت+) وقد تستغرق وقتًا كبيرًا
• قيود الذاكرة: إذا لم يتّسع النموذج في الذاكرة، سيستخدم النظام مساحة التبديل (swap) ويتباطأ الاستدلال إلى حد كبير.
• دعم محدود لوحدات الرسوميات: يعمل GPT4All على المعالج - والنماذج المكمَّمة (بدقة مخفّضة) أساسية لأنها تقايض قليلًا من الدقة مقابل تحسينات هائلة في السرعة.
• تعقيد الإعداد للمطورين: رغم أن التطبيق المكتبي بديهي، تتطلب الضبط الدقيق والتكاملات المتقدمة معرفة تقنية

أفضل حالات الاستخدام

• المهام الحساسة للخصوصية: تلخيص مستندات حساسة، أو تحليل بيانات سرية، أو معالجة معلومات شخصية لا ينبغي رفعها إلى خدمات سحابية
• البحث والتطوير: اختبار نماذج اللغة محليًا دون تحمّل تكاليف API أو إدارة بنية سحابية
• البيئات دون اتصال: استخدام الذكاء الاصطناعي في مناطق ذات اتصال إنترنت محدود أو معدوم
• تحليل المستندات باستخدام LocalDocs: تحوّل ميزة LocalDocs في GPT4All v3.10 أي مجلد من ملفات PDF والنصوص إلى روبوت دردشة مستندات خاص - بلا سحابة، وبلا مفتاح API، وبلا حاجة إلى Python.
• تحسين التكلفة: المؤسسات التي ترغب في تقليل نفقات الرمز الواحد من خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية
• المشاريع التعليمية: التعرف على نماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على واجهات API خارجية أو اشتراكات

الأسئلة الشائعة

هل يمكنني استخدام GPT4All دون اتصال بالإنترنت؟

نعم، يشغّل GPT4All نماذج اللغة الكبيرة بشكل خاص على أجهزة المكتب والحواسيب المحمولة اليومية دون الحاجة إلى استدعاءات API أو وحدات GPU - يمكنك فقط تنزيل التطبيق والبدء. وبمجرد تنزيل النماذج، يعمل التطبيق بالكامل دون اتصال.

ما صيغ الملفات التي تدعمها LocalDocs؟

أنواع الملفات المدعومة (افتراضيًا) هي .txt و.md و.rst و.pdf، وهي الصيغ المختبَرة والموثوقة. أما الصيغ الثنائية مثل .docx و.xlsx و.pptx فمحظورة افتراضيًا لأن محلّل GPT4All يتوقع نصًا قابلًا للاستخراج.

كيف تعمل LocalDocs؟

تستخدم مجموعة LocalDocs نماذج التضمين (embedding) المجانية والسريعة على الجهاز من Nomic AI لفهرسة مجلد إلى مقتطفات نصية يحصل كل منها على متجه تضمين. وتتيح هذه المتجهات لـ GPT4All العثور على مقتطفات من الملفات المشابهة دلاليًا لأسئلتك وموجّهاتك، ثم تضمين تلك المقتطفات المتشابهة في الموجّه المرسل إلى نموذج اللغة الكبير.

ما الفرق بين LocalDocs في GPT4All وبين مجرد لصق مستند في الدردشة؟

تنفّذ LocalDocs التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)، الذي يسترجع فقط المقاطع الأكثر صلة من مجموعتك المفهرسة ويمرّرها إلى النموذج، بدلًا من تمرير الملف كاملًا إلى الموجّه في كل مرة. وهذا أكثر كفاءة ويتجنّب مشكلات حدود الرموز.