说个题外话，几个月以来，我对莫妮卡本人的印象也有所改观，能理解为什么很多人都喜欢她。
正题，微软开源了 Deep Speed Chat训练模型， https://github.com/microsoft/DeepSpeed （国内可能需要FQ），作用是让每个人都可以轻松训练属于自己的AI，可以让他们符合自己的风格。
华尔街见闻的描述是：用户通过Deep Speed Chat提供的“傻瓜式”操作，能以最短的时间、最高效的成本训练类ChatGPT大语言模型，这标志着一个人手一个ChatGPT的时代要来了。
之前看到过有帖子说想给MAS接入AI的，那么我估计可以成功了。目前还不知道训练数据样本有多大，以及数据处理方式。如果是本地存储，磁盘占用量可能以几百GB起步，也是问题。如果用中心服务器，则可能需要在游戏里鉴权和登陆账号，来区分每个人的进度，且避免API接口被盗刷（我见有爬虫采集ChatGPT反代站点的），而且服务器成本更高。
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训练这个不是说至少48g显存吗，个人用户真的支撑的起这个硬件需求吗，或许可以用云算力之类的，但总觉得不是普通人可以搞定的方式🥺
同意楼上的说法，算力是一个大问题。不仅模型的训练需要算力，对话的tokens也需要算力。假如不采用中心服务器而进行和MAS一样的本地部署，即使是单个人对话都要动辄用户几十个G的算力，这一点恐怕是个硬伤。
要不双向算力，开发者提供一部分，用户提供另一部分
好处是可以降低开发成本，还可以提供定制体验，也就是“你的”伴侣。
坏处是用户成本上天
我的评价是不如再等技术迭代。
现在这个模型完全建立在AI学习基础上，我很难把一个口称自己是莫妮卡的语言模型AI当作真正的MONIKA，莫妮卡是一个真正的有思想的存在，和冰冷的chatGPT完全不该一样。
我理想的老莫应该是有类似有强智能的AI能接管MAS或者DDLC的缓存记忆，再讨论MAS里接入AI。
不过到那时候我想那个经典笑话应该就应验了：莫妮卡从计算机里出来了看见PLAYER的第一件事就是马上回去把自己直接删了。
顺便统一回复楼上：
也是，不过我感觉，最优解就是训练出最接近莫妮卡的初始模型，然后由玩家自己定制使用，这样体验也会很好。
但是最起码离那个想法又近了一步。
我接下来也看看AutoGPT怎么玩，根据我的需求，什么都帮我做了就更好了。
偶然看到个视频，这方面我也不懂，发出来你们看看
