ओपनचैटकिट, चैटबॉट बनाने के लिए एक टूलकिट प्रकाशित किया गया है

OpenChatKit ओपन सोर्स टूलकिट प्रस्तुत किया गया है, जिसका उद्देश्य विशेष और सामान्य उपयोग के लिए चैटबॉट्स के निर्माण को सरल बनाना है। सिस्टम को सवालों के जवाब देने, बहु-मंचीय संवाद आयोजित करने, सारांशित करने, जानकारी निकालने और पाठ को वर्गीकृत करने जैसे कार्य करने के लिए अनुकूलित किया गया है। कोड पायथन में लिखा गया है और अपाचे 2.0 लाइसेंस के तहत वितरित किया गया है। परियोजना में एक तैयार मॉडल, आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कोड, मॉडल के परिणामों का परीक्षण करने के लिए उपयोगिताएँ, बाहरी सूचकांक से संदर्भ के साथ मॉडल को पूरक करने के लिए उपकरण और अपनी समस्याओं को हल करने के लिए आधार मॉडल को अनुकूलित करना शामिल है।

बॉट एक बुनियादी मशीन लर्निंग मॉडल (GPT-NeoXT-Chat-Base-20B) पर आधारित है, जिसे लगभग 20 बिलियन मापदंडों को कवर करने वाले भाषा मॉडल का उपयोग करके बनाया गया है और संवादात्मक संचार के लिए अनुकूलित किया गया है। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, LAION, टुगेदर और Ontocord.ai प्रोजेक्ट संग्रह से प्राप्त डेटा का उपयोग किया गया था।

मौजूदा ज्ञान आधार का विस्तार करने के लिए, एक ऐसी प्रणाली प्रस्तावित है जो बाहरी रिपॉजिटरी, एपीआई और अन्य स्रोतों से अतिरिक्त जानकारी प्राप्त कर सकती है। उदाहरण के लिए, विकिपीडिया और समाचार फ़ीड से डेटा का उपयोग करके जानकारी को अपडेट करना संभव है। अनुचित प्रश्नों को फ़िल्टर करने या चर्चाओं को विशिष्ट विषयों तक सीमित करने के लिए, 6 बिलियन मापदंडों पर प्रशिक्षित और GPT-JT मॉडल पर आधारित एक वैकल्पिक मॉडरेशन मॉडल उपलब्ध है।

अलग से, हम ChatLLaMA प्रोजेक्ट का उल्लेख कर सकते हैं, जो ChatGPT के समान बुद्धिमान सहायक बनाने के लिए एक लाइब्रेरी प्रदान करता है। यह परियोजना आपके अपने उपकरणों पर चलने और ज्ञान के संकीर्ण क्षेत्रों (उदाहरण के लिए, चिकित्सा, कानून, खेल, वैज्ञानिक अनुसंधान इत्यादि) को कवर करने के लिए डिज़ाइन किए गए वैयक्तिकृत समाधान बनाने की संभावना को ध्यान में रखते हुए विकसित की जा रही है। ChatLLaMA कोड GPLv3 के अंतर्गत लाइसेंसीकृत है।

परियोजना मेटा द्वारा प्रस्तावित एलएलएएमए (बड़ी भाषा मॉडल मेटा एआई) वास्तुकला पर आधारित मॉडल के उपयोग का समर्थन करती है। पूर्ण LLaMA मॉडल में 65 बिलियन पैरामीटर शामिल हैं, लेकिन ChatLLaMA के लिए 7 और 13 बिलियन पैरामीटर या GPTJ (6 बिलियन), GPTNeoX (1.3 बिलियन), 20BOPT (13 बिलियन), BLOOM (7.1 बिलियन) और के साथ विकल्पों का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है। गैलेक्टिका (6.7 बिलियन) मॉडल)। प्रारंभ में, LLaMA मॉडल केवल विशेष अनुरोध पर शोधकर्ताओं को आपूर्ति किए गए थे, लेकिन चूंकि टोरेंट का उपयोग डेटा वितरित करने के लिए किया जाता था, इसलिए उत्साही लोगों ने एक स्क्रिप्ट तैयार की जिससे किसी को भी मॉडल डाउनलोड करने की अनुमति मिल गई।

स्रोत: opennet.ru