{"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\/ro\/blog\/news\/opublikovan-openchatkit-instrumentarij-dlya-sozdaniya-chatbotov","title":{"rendered":"A fost publicat OpenChatKit, un instrument pentru crearea de chatbots","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
A fost lansat un set deschis de instrumente OpenChatKit, destinat simplific\u0103rii cre\u0103rii de chatbots pentru utilizare specializat\u0103 \u0219i general\u0103. Sistemul este adaptat pentru a realiza sarcini precum r\u0103spunsuri la \u00eentreb\u0103ri, desf\u0103\u0219urarea de dialoguri \u00een mai multe etape, rezumarea, extragerea de informa\u021bii, clasificarea textului. Codul este scris \u00een Python \u0219i este distribuit sub licen\u021ba Apache 2.0. Proiectul include un model gata f\u0103cut, cod pentru antrenarea propriului model, utilitare pentru testarea rezultatelor modelului, instrumente pentru completarea modelului cu context dintr-un index extern \u0219i adaptarea modelului de baz\u0103 pentru a rezolva propriile sarcini. <\/p>\n
Ca baz\u0103 pentru bot, se propune un model de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 de baz\u0103 (GPT-NeoXT-Chat-Base-20B), construit cu ajutorul unui model lingvistic care acoper\u0103 aproximativ 20 de miliarde de parametri \u0219i optimizat pentru comunicarea conversa\u021bional\u0103. \u00cen timpul antren\u0103rii modelului au fost utilizate date ob\u021binute din colec\u021biile proiectelor LAION, Together \u0219i Ontocord.ai. <\/p>\n
Pentru extinderea bazei de cuno\u0219tin\u021be existente, se propune un sistem capabil s\u0103 extrag\u0103 informa\u021bii suplimentare din repozitorii externe, API-uri \u0219i alte surse. De exemplu, actualizarea informa\u021biilor poate fi efectuat\u0103 folosind date din Wikipedia \u0219i fluxuri de \u0219tiri. De asemenea, este disponibil un model pentru moderare, antrenat cu ajutorul a 6 miliarde de parametri, bazat pe modelul GPT-JT, destinat filtr\u0103rii \u00eentreb\u0103rilor inadecvate sau limit\u0103rii discu\u021biilor \u00een anumite teme. <\/p>\n
Un proiect notabil este ChatLLaMA, care ofer\u0103 o bibliotec\u0103 pentru crearea de asisten\u021bi inteligen\u021bi similari cu ChatGPT. Proiectul se dezvolt\u0103 av\u00e2nd \u00een vedere posibilitatea de a fi rulat pe propriul echipament \u0219i de a crea solu\u021bii personalizate, destinate s\u0103 acopere domenii str\u00e2nse de cuno\u0219tin\u021be (de exemplu, medicin\u0103, drept, jocuri, cercet\u0103ri \u0219tiin\u021bifice etc.). Codul ChatLLaMA este distribuit sub licen\u021ba GPLv3. <\/p>\n
Proiectul suport\u0103 utilizarea modelelor bazate pe arhitectura LLaMA (Large Language Model Meta AI), propus\u0103 de compania Meta. Modelul complet LLaMA include 65 de miliarde de parametri, dar pentru ChatLLaMA se recomand\u0103 utilizarea variantelor cu 7 \u0219i 13 miliarde de parametri sau a modelelor GPTJ (6 miliarde), GPTNeoX (1.3 miliarde), 20BOPT (13 miliarde), BLOOM (7.1 miliarde) \u0219i Galactica (6.7 miliarde). Ini\u021bial, modelele LLaMA sunt disponibile doar cercet\u0103torilor pe baz\u0103 de solicitare special\u0103, \u00eens\u0103, deoarece datele au fost livrate prin torrente, entuzia\u0219tii au preg\u0103tit un script care permite desc\u0103rcarea modelului oricui. \n Sursa: opennet.ro<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"