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人工智慧 (AI) 的發展日新月異，大型語言模型 (LLM) 的應用也越來越廣泛。然而，過去這些強大的模型往往需要在昂貴的資料中心才能運行。現在，NVIDIA 與 OpenAI 合作，將 AI 技術帶到個人電腦上，讓搭載 RTX 顯示卡的用戶也能在本機流暢執行 gpt-oss-20b 模型，這無疑是一個令人振奮的消息！
NVIDIA RTX 與 OpenAI 的全新合作
NVIDIA 與 OpenAI 合作，針對 RTX GPU 進行了效能最佳化。RTX GPU 擁有強大的平行運算能力，非常適合處理 AI 模型所需的複雜計算。透過 CUDA 等開發工具，開發者可以充分利用 RTX GPU 的效能，加速 AI 模型的訓練與推論。
16GB 顯示卡即可運行 gpt-oss-20b 的意義
過去，運行大型語言模型需要大量的顯示記憶體 (VRAM)。 gpt-oss-20b 模型總參數為 210 億，過去需要在高階的 NVIDIA H100 GPU 上才能運行。現在，只需 16GB 顯示記憶體即可在本機運行，這意味著更多的用戶可以在個人電腦上體驗 AI 的強大功能，無需再仰賴雲端服務。
gpt-oss-20b 模型的特性與應用
gpt-oss-20b 採用 MoE (Mixture of Experts) 架構，具備思維鏈功能，並支援指令跟隨與工具使用等功能。這代表它不僅能生成文字，還能進行更複雜的推理和決策，可以應用於各種場景，例如：
- 程式碼生成： 協助開發者快速生成程式碼，提高開發效率。
- 內容創作： 協助作家生成文章、劇本等內容，激發創作靈感。
- 問題解答： 提供更精準、更深入的解答，幫助用戶解決問題。
相關實例
使用者可以透過 Ollama 應用程式或 Microsoft AI Foundry Local（指令列）等方式使用 gpt-oss-20b 模型。Ollama 應用程式具有圖型化介面，對使用者來說較為便利，方便快速部署與使用模型。
優勢和劣勢的影響分析
優勢：
- 降低 AI 模型運算門檻： 讓更多用戶可以在個人電腦上體驗 AI 的強大功能。
- 提高隱私性： 在本機運行模型可以保護用戶的資料隱私，避免敏感資料外洩。
- 離線使用： 即使沒有網路連線，也能繼續使用 AI 模型。
劣勢：
- 效能限制： 相較於在資料中心運行，在本機運行模型的效能可能會受到硬體限制。
- 設定複雜度： 對於不熟悉技術的用戶來說，設定和使用模型可能需要一些學習成本。
深入分析前景與未來動向
隨著硬體技術的不斷發展，未來個人電腦的效能將會越來越強大。可以預見，將會有更多大型語言模型可以在個人電腦上運行，AI 將會更加普及。NVIDIA 與 OpenAI 的合作是一個重要的里程碑，它為 AI 的發展開創了新的可能性。
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