{"id":107246,"date":"2023-03-13T18:48:30","date_gmt":"2023-03-13T16:48:30","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/?p=107246"},"modified":"2023-03-14T14:08:05","modified_gmt":"2023-03-14T12:08:05","slug":"opublikovan-openchatkit-instrumentarij-dlya-sozdaniya-chatbotov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/opublikovan-openchatkit-instrumentarij-dlya-sozdaniya-chatbotov","title":{"rendered":"Se ha publicado OpenChatKit, un conjunto de herramientas para crear chatbots","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Se ha presentado un conjunto de herramientas abierto, OpenChatKit, dise\u00f1ado para simplificar la creaci\u00f3n de chatbots tanto para aplicaciones especializadas como generales. El sistema se adapta para realizar tareas como responder preguntas, mantener di\u00e1logos multietapa, resumir, extraer informaci\u00f3n y clasificar texto. El c\u00f3digo est\u00e1 escrito en Python y se distribuye bajo la licencia Apache 2.0. El proyecto incluye un modelo listo para usar, c\u00f3digo para entrenar su propio modelo, utilidades para probar los resultados del modelo, herramientas para complementar el modelo con contexto de un \u00edndice externo y adaptar el modelo base para resolver tareas propias. <\/p>\n
Como base del bot se propone un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico b\u00e1sico (GPT-NeoXT-Chat-Base-20B), desarrollado con un modelo de lenguaje que abarca aproximadamente 20 mil millones de par\u00e1metros y optimizado para la comunicaci\u00f3n conversacional. Para entrenar el modelo se utilizaron datos obtenidos de colecciones de los proyectos LAION, Together y Ontocord.ai. <\/p>\n
Para ampliar la base de conocimiento existente, se propone un sistema capaz de extraer informaci\u00f3n adicional de repositorios externos, API y otras fuentes. Por ejemplo, es posible actualizar informaci\u00f3n utilizando datos de Wikipedia y feeds de noticias. Adem\u00e1s, est\u00e1 disponible un modelo para moderaci\u00f3n, entrenado con 6 mil millones de par\u00e1metros, basado en el modelo GPT-JT y dise\u00f1ado para filtrar preguntas inapropiadas o restringir discusiones en torno a ciertos temas. <\/p>\n
Cabe destacar el proyecto ChatLLaMA, que ofrece una biblioteca para crear asistentes inteligentes similares a ChatGPT. El proyecto se est\u00e1 desarrollando con la posibilidad de ejecutarse en hardware propio y de crear soluciones personalizadas enfocadas en \u00e1reas espec\u00edficas del conocimiento (por ejemplo, medicina, jurisprudencia, juegos, investigaciones cient\u00edficas, etc.). El c\u00f3digo de ChatLLaMA se distribuye bajo la licencia GPLv3. <\/p>\n
El proyecto admite el uso de modelos basados en la arquitectura LLaMA (Large Language Model Meta AI), propuesta por Meta. El modelo completo de LLaMA cubre 65 mil millones de par\u00e1metros, pero se recomienda utilizar versiones con 7 y 13 mil millones de par\u00e1metros para ChatLLaMA o modelos GPTJ (6 mil millones), GPTNeoX (1.3 mil millones), 20BOPT (13 mil millones), BLOOM (7.1 mil millones) y Galactica (6.7 mil millones). Inicialmente, los modelos LLaMA se suministran solo a investigadores mediante solicitud especial, pero como se utilizaron torrents para la entrega de datos, los entusiastas prepararon un script que permite descargar el modelo a cualquiera que lo desee. \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"