跑大語(yǔ)言模型的門(mén)檻，已經(jīng)降低到一部 iPhone 了。

當(dāng)然安卓版本也有，只要手機(jī) RAM 夠 6G，聽(tīng)上去是不是比用 2060 還要震撼？

(資料圖片)

而且這次還是開(kāi)箱即用的版本！

這個(gè)項(xiàng)目名為 MLC LLM，與之前的 WebLLM 同出自知名學(xué)者陳天奇團(tuán)隊(duì)。

截止目前已在 GitHub 上斬獲超 6800 星。

目前可以測(cè)試的模型有羊駝家族（基于 LLaMA）的 RedPajama 和 Vicuna。

可選模型參數(shù)分別為 30 億和 70 億，與很多在線 Demo 規(guī)模也相當(dāng)了。

RedPajama 團(tuán)隊(duì)表示，這一成果打開(kāi)了大模型私有化部署的可能性。話不多說(shuō)，快來(lái)看看體驗(yàn)如何。

文字功底尚可，但理科是短板

我們選擇了其中的 Vicuna 模型進(jìn)行測(cè)試。

首先測(cè)試一下它的文學(xué)造詣，于是讓它為四個(gè)季節(jié)分別寫(xiě)了一首詩(shī)。

韻律嗎，基本上是兩三句一押。

除了詩(shī)歌，故事也能創(chuàng)作，甚至還能寫(xiě)出內(nèi)心戲來(lái)。不只是愛(ài)情，其他類型的故事也難不倒它。除了文學(xué)上的應(yīng)用，我們不妨再來(lái)試試它的實(shí)用功能。

我們讓它生成了一道夏威夷披薩的菜譜，看上去還蠻不錯(cuò)。

旅游計(jì)劃也可以讓它來(lái)安排。我們?cè)賮?lái)看看它在理工科上的表現(xiàn)怎么樣。

首當(dāng)其沖的是代碼，我們讓它嘗試用 Python 寫(xiě)了一段尋找最大數(shù)的代碼。

想不到上來(lái)就是一通枚舉……不過(guò)結(jié)果倒也是符合要求。

def max_of_three ( num1, num2, num3 ) :

if num1 > num2 and num1 > num3:

return num1

elif num2 > num1 and num2 > num3:

return num2

elif num3 > num1 and num3 > num2:

return num3

return None

num1 = 11

num2 = 45

num3 = 14

max_value = max_of_three ( num1, num2, num3 )

print ( "The maximum value is: ", max_value )

不過(guò)遇到稍難的問(wèn)題，它的編程能力就有些捉襟見(jiàn)肘了。至于數(shù)學(xué)和邏輯推理則一言難盡，不過(guò)畢竟為適配手機(jī)參數(shù)有限，倒也情有可原。我們還試了試用中文進(jìn)行提問(wèn)，但發(fā)現(xiàn)目前對(duì)中文的適配還有些問(wèn)題。另外，移動(dòng) APP 目前還不具有保存聊天記錄功能，切出界面時(shí)一定要小心小心再小心。

雖然目前能在手機(jī)上跑的大模型能力還有限，但團(tuán)隊(duì)也展示了未來(lái)更多發(fā)展方向。

比如為用戶定制模型并與云端公共基礎(chǔ)模型交互、提供離線支持、App 嵌入、去中心化等等。

如何安裝

這款大模型支持 iOS、安卓移動(dòng)設(shè)備，以及 Windows 和 Mac

iOS 用戶可以先安裝好 TestFlight，然后從下面的傳送門(mén)申請(qǐng)測(cè)試：

傳送門(mén)：https://testflight.apple.com/join/57zd7oxa

如果名額已滿，也可以用 GitHub 上的代碼自行編譯安裝

傳送門(mén)：https://github.com/mlc-ai/mlc-llm

傳送門(mén)：https://github.com/mlc-ai/binary-mlc-llm-libs/raw/main/mlc-chat.apk

桌面用戶請(qǐng)參閱官方教程：

傳送門(mén)：https://mlc.ai/mlc-llm/