{"id":112185,"date":"2023-12-13T15:10:23","date_gmt":"2023-12-13T13:10:23","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/mozilla-predstavila-vstraivaemyj-v-brauzer-ai-bot-memorycache"},"modified":"2023-12-13T15:10:23","modified_gmt":"2023-12-13T13:10:23","slug":"mozilla-predstavila-vstraivaemyj-v-brauzer-ai-bot-memorycache","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/mozilla-predstavila-vstraivaemyj-v-brauzer-ai-bot-memorycache","title":{"rendered":"Mozilla ha presentado el bot de IA MemoryCache integrado en el navegador.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
La compa\u00f1\u00eda Mozilla public\u00f3 una extensi\u00f3n experimental llamada MemoryCache, que implementa un sistema de di\u00e1logo de aprendizaje autom\u00e1tico que considera el contenido al que accede el usuario en el navegador. A diferencia de otros chats de IA, MemoryCache permite personalizar la interacci\u00f3n con el usuario y utilizar datos relevantes para el usuario espec\u00edfico al formular respuestas a preguntas. El c\u00f3digo del proyecto se distribuye bajo la licencia MPL. La instalaci\u00f3n en Firefox actualmente solo se admite manualmente en el modo 'about:debugging' y requiere la aplicaci\u00f3n de un parche. <\/p>\n
Todos los componentes de MemoryCache se ejecutan en el sistema del usuario y no acceden a recursos externos. Como base de conocimiento, MemoryCache utiliza el modelo GPT4All-J, entrenado en colecciones de contenido en ingl\u00e9s como Pile (825 GB de datos), ShareGPT (13 MB) y Dolly (660 MB), y disponible en versiones con 3, 7 y 13 mil millones de par\u00e1metros. Para trabajar con el modelo, se utiliza la herramienta privateGPT, optimizada para el uso de grandes modelos de lenguaje en computadoras locales. <\/p>\n
La extensi\u00f3n Memory Cache guarda las p\u00e1ginas vistas en el directorio '~\/Downloads\/MemoryCache', desde el cual un script que se ejecuta peri\u00f3dicamente las extrae y las env\u00eda al controlador privateGPT (ingest.py) para complementar el modelo de lenguaje existente. De esta manera, el modelo se adapta a los intereses del usuario y puede utilizarse para discutir el contenido visualizado en un chat de texto con el bot. El usuario puede hacer preguntas al bot sobre las p\u00e1ginas guardadas en un lenguaje natural, por ejemplo, para aclarar ciertos hechos, y el bot generar\u00e1 una respuesta utilizando el modelo local, sin recurrir a servicios externos. \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"