GPT4free---集成多源的大语言模型
摘要
本文介绍了GPT4free这一多源大语言模型框架，它提供了GPT-4/3.5的逆向工程第三方API。文章首先简述了GPT4free的发展背景和现状，随后详细阐述了如何在Windows系统下安装和启动GPT4free，并列出了可直接使用的模型。最后，文章以岩石边坡稳定性分析为例，展示了如何使用GPT4free进行实际应用，并概述了岩石边坡稳定性分析的重要性及其分析方法。GPT4free的出现为使用大语言模型提供了更多可能性，但用户需根据实际需求选择合适的模型和方法。
正文
1. 引言
在ChatGPT诞生不久，出现了一个可以在本地搭建的多源大语言模型框架GPT4free，为GPT-4/3.5提供逆向工程的第三方API，通俗一点儿来说，就是类似破解或套壳，去年曾有三篇文章讨论了GPT4free的安装和使用。
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GPT4free集成多源的GPT---3DEC流体模拟(3DEC flow modeling)
一年过去了，随着GPT的快速变化，GPT4free也发生了巨大的改变，以适应最新的形势。本文讨论了最新版本的使用方法。
2. 安装GPT4free
在Windows系统下安装GPT4free的过程很简单：
(1) 建立虚拟环境gpt4free
(2) 使用pip安装
pip install -U g4f[all]pip install -U g4f[webdriver]
2. 启动Web界面
from g4f.gui import run_guirun_gui()
3. 模型设置
4. 岩石边坡稳定性分析
岩石边坡稳定性分析是评估岩石边坡和悬崖稳定性的重要过程，以防止出现落石、滑坡或边坡崩塌等潜在危险，它涉及对各种因素的分析，如地质特征、岩体结构的完整性、不连续性或裂缝的存在、地下水条件以及作用在边坡上的外力。
用于岩石边坡稳定性分析的方法包括：
(1) 基于经验和工程岩体分类系统：经验的边坡稳定性分析方法仍然在实践中使用，尤其在初步分析和可行性研究中使用。
(3) 数值模拟: 数值模拟可通过考虑应力分布、变形和破坏机制，对岩石边坡的稳定性进行更详细的分析。
(4) 落石分析：这包括通过考虑落石频率、轨迹和能量等因素，评估发生落石事件的可能性。
(5) 监测和预警系统：利用倾角仪、雷达或无人机等仪器进行持续监测，有助于发现边坡不稳定的前兆。
总之，岩石边坡稳定性分析是一个多学科过程，它结合了地质、岩土工程和工程学原理，以确保岩石边坡附近基础设施和社区的安全。
