Crie chatbots de IA com a tecnologia ChatGPT
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Quer se libertar da cena do ChatGPT e explorar alternativas de código aberto? Bem, você vai se divertir! O mundo da IA conversacional deu origem a alguns projetos interessantes de código aberto, oferecendo mais controle e a chance de mexer. Se você gosta de transparência, personalização ou apenas quer fazer parte de uma comunidade de programação, essas alternativas ajudam você.
Os usuários buscam alternativas que os capacitem a aproveitar o poder de grandes modelos de linguagem sem serem limitados por sistemas proprietários. Essa busca deu origem a uma variedade diversificada de projetos de código aberto com o objetivo de replicar ou superar as capacidades do ChatGPT. Nesta exploração, vamos nos aprofundar em algumas das melhores alternativas de código aberto do ChatGPT, avaliando seus recursos, suporte da comunidade e possíveis aplicações no campo em constante evolução do processamento de linguagem natural.
Conteúdos
O ChatGPT é um modelo avançado de processamento de linguagem natural (NLP) desenvolvido pela OpenAI. Ele pertence à família de modelos GPT (Generative Pre-training Transformer), especificamente derivados do GPT-3.5. A arquitetura do ChatGPT permite que ele compreenda o contexto, gere respostas coerentes e contextualmente relevantes e simule conversas com usuários. Ele mostra uma capacidade notável de compreender consultas complexas, fornecendo respostas diferenciadas e contextualmente apropriadas. A proficiência desse modelo vai além da mera resposta a perguntas, abrangendo interações envolventes e dinâmicas.
O ChatGPT não está isento de limitações. Ocasionalmente, pode produzir respostas que são factualmente incorretas ou exibem um comportamento tendencioso, destacando os desafios contínuos no refinamento de modelos de linguagem em grande escala.
A OpenAI buscou ativamente o feedback dos usuários para aprimorar as capacidades do sistema e resolver suas deficiências, ressaltando o compromisso com a melhoria iterativa e a implantação responsável de tecnologias avançadas de IA.
Para ser tão inteligente, o ChatGPT aprende com muitos textos na internet. Não precisa que alguém lhe diga exatamente o que fazer — ele descobre as coisas sozinho. Isso o ajuda a conversar com você de uma forma natural.
Mas, como qualquer um, o ChatGPT não é perfeito. Às vezes, pode dizer coisas erradas ou mostrar um pouco de preconceito. A OpenAI está sempre trabalhando para torná-la melhor ouvindo o feedback de pessoas como você. Então, o ChatGPT é como um amigo experiente em bate-papo que está sempre aprendendo e melhorando a conversa com você.
O ChatGPT é construído com base no modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer), um tipo de arquitetura baseada em transformadores. Os transformadores se tornaram um grande negócio no mundo do processamento de linguagem natural (PNL) porque eles são muito bons em entender as relações entre as palavras em uma frase.
O que diferencia o GPT-3.5 é sua enorme escala — é enorme, com impressionantes 175 bilhões de parâmetros. Os parâmetros são como os blocos de construção do modelo; eles são ajustados durante o treinamento para ajudar o modelo a compreender as complexidades da linguagem. Com tantos parâmetros, o GPT-3.5 se torna uma potência linguística, capaz de entender e gerar texto de uma forma notavelmente semelhante à que os humanos fazem.
No centro do GPT-3.5 está a arquitetura do transformador, um design que provou ser incrivelmente eficaz para tarefas de PNL. O que torna os transformadores especiais é o uso de mecanismos de autoatenção. Em vez de confiar em métodos tradicionais, como camadas recorrentes ou convolucionais, os transformadores usam a atenção para entender quais palavras em uma frase são as mais importantes.
Em termos mais simples, quando você insere uma frase no ChatGPT, ele presta atenção extra a certas palavras com base em sua importância no contexto. Essa atenção aos detalhes permite que o modelo gere respostas que façam sentido em uma conversa.
Entender a arquitetura é como espreitar os bastidores do ChatGPT. É essa combinação da enorme estrutura GPT-3.5 e da arquitetura do transformador que equipa o ChatGPT com a capacidade de conversar com usuários de uma forma que parece extremamente humana.
Em essência, a arquitetura do ChatGPT é uma prova do fascinante mundo do desenvolvimento de IA, onde estruturas complexas trabalham juntas para criar algo aparentemente tão simples quanto um chatbot. Na próxima vez que você conversar com o ChatGPT, lembre-se de que, nos bastidores, há uma arquitetura poderosa em jogo, permitindo que as máquinas entendam as nuances da linguagem humana de uma forma que antes era considerada impossível.
Ao embarcarmos nessa jornada pelo mundo do ChatGPT, prepare-se para se surpreender com o brilho da tecnologia e as possibilidades ilimitadas que ela traz para nossas conversas.
As redes neurais permitem que o ChatGPT entenda a linguagem aprendendo padrões a partir de grandes quantidades de dados. Quando você insere uma pergunta ou mensagem, a rede neural a analisa, dividindo-a em pequenos pedaços. Esses bits são como peças de um quebra-cabeça, e a rede trabalha para conectá-los com base nos padrões que aprendeu durante o treinamento.
O ingrediente secreto está em algo chamado “pesos” — valores que a rede neural ajusta à medida que aprende. Esses pesos determinam a força das conexões entre os nós, moldando a forma como o ChatGPT responde a diferentes entradas. É esse processo de ajuste fino que permite que o ChatGPT gere respostas coerentes e contextualmente relevantes, fazendo com que pareça que você está conversando com um amigo experiente.
Portanto, ao conversar com o ChatGPT, saiba que sua rede neural está trabalhando nos bastidores, tecendo uma tapeçaria de compreensão que transforma suas palavras em respostas significativas e humanas. É um pouco como mágica, mas, na realidade, é a maravilha da tecnologia de redes neurais que dá vida ao cérebro do ChatGPT.
Tem havido um aumento constante na demanda por substitutos do ChatGPT de código aberto. Esta seção examina as forças motrizes por trás desse aumento, abordando o valor da abertura, a necessidade de personalização e a natureza cooperativa que caracteriza a mentalidade de código aberto. Os usuários podem escolher as ferramentas certas para seus projetos entendendo claramente esses drivers.
A transparência é o principal fator por trás da busca por alternativas de código aberto. Os modelos tradicionais, geralmente desenvolvidos por grandes empresas de tecnologia, podem não ter transparência em relação ao seu funcionamento interno. As alternativas de código aberto fornecem uma janela para a arquitetura, o código-fonte e os dados de treinamento do modelo, promovendo uma cultura de abertura e permitindo que os desenvolvedores examinem, entendam e confiem na tecnologia que implantam.
A personalização é outro fator convincente. Embora o ChatGPT seja uma solução poderosa e pronta para uso, casos de uso específicos podem exigir ajustes finos ou personalização. As alternativas de código aberto permitem que os desenvolvedores adaptem os modelos às suas necessidades exclusivas, garantindo que a tecnologia se alinhe com precisão aos requisitos de diversos aplicativos, setores e cenários de usuários.
A colaboração comunitária é a espinha dorsal de muitos projetos de código aberto. O modelo de desenvolvimento colaborativo permite que um grupo diversificado de colaboradores em todo o mundo aprimore o modelo, identifique e corrija problemas e promova coletivamente a inovação. Essa ética colaborativa não apenas acelera o ritmo do desenvolvimento, mas também garante uma solução mais robusta e aprovada pela comunidade.
As preocupações com a privacidade também motivam a exploração de alternativas de código aberto. Em cenários em que dados confidenciais estão envolvidos, ter controle sobre o código e a infraestrutura subjacentes fornece um nível de garantia que os modelos proprietários de código fechado podem não oferecer. Os usuários podem implementar medidas adicionais de privacidade e revisar o código para garantir a conformidade com os padrões de proteção de dados.
O desejo de democratização é um aspecto fundamental do código aberto. Ao tornar os modelos avançados de IA acessíveis a um público mais amplo, as alternativas de código aberto democratizam o acesso à tecnologia de ponta. Essa inclusão permite que desenvolvedores, pesquisadores e empresas de diversos tamanhos e recursos aproveitem o poder de modelos de linguagem sofisticados sem serem restringidos por sistemas proprietários.
Em essência, a necessidade de alternativas de código aberto ao ChatGPT é alimentada por um impulso coletivo por transparência, personalização, colaboração comunitária, garantia de privacidade e democratização de tecnologias avançadas de IA. Essa busca coletiva não apenas aborda as limitações dos sistemas fechados, mas também se alinha aos princípios de abertura, acessibilidade e implantação ética no campo da IA conversacional.
1. GPT4All
A equipe de IA da Nomic criou o chatbot GPT4ALL usando uma grande quantidade de dados cuidadosamente selecionados para apoiar o engajamento, incluindo quebra-cabeças de palavras, códigos, histórias, ilustrações e conversas em vários turnos. Com base no LLama, a arquitetura do modelo utiliza aceleradores de aprendizado de máquina de baixa latência para fornecer uma inferência de CPU mais rápida.
2. Copy.ai
O Copy.ai foi projetado para ajudar os usuários a economizar tempo e esforço na criação de conteúdo, aproveitando algoritmos avançados de IA. Os usuários podem inserir solicitações ou descrições do conteúdo de que precisam, e a plataforma gera texto relevante e coerente com base na entrada.
3. Alpaca - LoRa
Uma equipe de pesquisa da Universidade de Stanford criou o modelo de linguagem de IA Alpaca. Ele faz uso do modelo de linguagem em grande escala do Meta, o LLama. Ele ajusta o modelo LLama do tamanho de parâmetros 7B usando o GPT da OpenAI (text-davinci-003). Ele requer pouco poder de processamento e é gratuito para uso em ambientes acadêmicos e de pesquisa.
4. Kit de bate-papo aberto
Uma base robusta e de código aberto para a criação de chatbots especializados e multifuncionais para uma variedade de usos é oferecida pelo OpenChatKit. Muitas atividades de linguagem natural, incluindo diálogo, resposta a perguntas, classificação, extração e resumo, podem ser realizadas pelo OpenChatKit.
5. FLAN-T5-XXL
Existem vários aplicativos de PNL que podem se beneficiar do Flan-T5 XXL e é simples de ajustar em IPUs no Paperspace. Por uma pequena fração do preço, o modelo pode funcionar em pé de igualdade com modelos maiores em uma variedade de tarefas de PNL. Para uma aplicação específica, o Flan-T5 XXL pode ser ainda mais otimizado para alcançar o SOTA.
6. Vicunha
Um chatbot de código aberto chamado Vicuna foi criado pela equipe da LMSYS (Large Model Systems Organisation). Ele combina as melhores características de dois modelos: o Alpaca de Stanford e o LLama da META. A arquitetura da Vicuna inclui um recurso que permite que o LLama seja ajustado usando um conjunto de dados de cerca de 125 mil conversas compartilhadas pelo usuário, obtido do ShareGPT e limpo. Por meio desse processo de ajuste fino, a Vicuna se torna mais hábil em compreender e reagir às informações do usuário.
7. OPTAM
A Open Pre-Training Transformer Language Models da Meta AI introduziu o modelo OPT. Similar em desempenho ao GPT3, o OPT é um conjunto de grandes modelos de linguagem causal que estão disponíveis para uso público.
Os grandes modelos de linguagem da família OPT incluem parâmetros que variam de 125M a 175B. Os modelos geram texto de forma autorregressiva da esquerda para a direita porque são transformadores somente para decodificadores.
8. Coala
Com uma solução completa para melhorar seu processo de geração de conteúdo, o Koala AI é a melhor ferramenta para SEOs e redatores de conteúdo. Nossos recursos de ponta e metodologia baseada em dados permitem que você produza conteúdo excelente. O KoalaChat é como o ChatGPT + dados em tempo real + comandos personalizados projetados especificamente para SEOs e criadores de conteúdo.
Você pode integrar facilmente o KoalaChat com o Google Sheets para um fluxo de trabalho contínuo e integrações personalizadas.
9. Baize
Baize é um modelo de bate-papo de código aberto ajustado com LoRa. Ele usa 100 mil diálogos gerados ao permitir que o ChatGPT converse consigo mesmo. Também usamos os dados da Alpaca para melhorar seu desempenho. Este repositório contém o modelo 30B. Baize tem um desempenho admirável em discussões de vários turnos por causa de suas salvaguardas que diminuem possíveis perigos. Isso foi feito usando o ChatGPT para permitir discussões consigo mesmo e criar um corpus de bate-papo de vários turnos de alta qualidade.
10. Engrenagem
Para empacotar modelos de ML, o Cog é um utilitário de linha de comando de código aberto. Para projetar em um laptop, treinar em estações de trabalho com GPU e desenvolver modelos colaborativos, o Cog fornece um ambiente consistente para executar seu modelo. Depois que o modelo for treinado, você pode transformá-lo em uma imagem do Docker que fornece uma API HTTP comum se quiser compartilhá-lo ou usá-lo.
O cenário dos modelos de bate-papo de código aberto está pronto para desenvolvimentos transformadores à medida que a tecnologia continua avançando. Antecipar as tendências futuras nesse domínio envolve imaginar inovações que atendam às necessidades do usuário e às considerações éticas relacionadas à IA. É provável que várias tendências moldem a evolução dos modelos de bate-papo de código aberto nos próximos anos.
Uma tendência proeminente é a crescente ênfase no ajuste fino de domínios especializados. Espera-se que os modelos de código aberto forneçam ferramentas mais robustas para que os desenvolvedores personalizem e otimizem as funcionalidades de bate-papo para setores ou casos de uso específicos. Essa capacidade de ajuste fino pode levar ao desenvolvimento de modelos adaptados aos requisitos exclusivos de linguagem e contexto de setores como saúde, finanças ou serviços jurídicos.
Considerações éticas e mitigação de preconceitos estão ganhando destaque na comunidade de IA. Futuros modelos de bate-papo de código aberto provavelmente integrarão mecanismos mais sofisticados para detectar e lidar com preconceitos, garantindo aplicações de IA justas e responsáveis. O objetivo é criar modelos que entendam e respondam aos usuários sem perpetuar estereótipos ou preconceitos não intencionais.
A evolução dos modelos de bate-papo de código aberto também pode incluir recursos multimodais aprimorados. A integração de texto com outras formas de dados, como imagens, áudio ou vídeo, pode resultar em modelos de bate-papo mais versáteis e sensíveis ao contexto. Isso permitiria uma experiência de usuário mais rica e interativa, alinhada com as diversas formas pelas quais as pessoas se comunicam on-line.
Os esforços de interoperabilidade e padronização podem desempenhar um papel crucial no futuro dos modelos de bate-papo de código aberto. Os desenvolvedores podem trabalhar para criar formatos padronizados que facilitem a integração e a colaboração perfeitas entre diferentes modelos e estruturas. Isso pode levar a um ecossistema mais interconectado de modelos de bate-papo, permitindo transições mais suaves entre vários aplicativos.
É provável que surjam arquiteturas de modelos orientadas pela comunidade, com esforços colaborativos moldando abordagens inovadoras para a compreensão da linguagem. A inteligência coletiva da comunidade de código aberto pode dar origem a novas arquiteturas de modelos que capturam melhor as complexidades da linguagem, do contexto e da intenção do usuário.
À medida que as preocupações com a privacidade se tornam cada vez mais proeminentes, futuros modelos de bate-papo de código aberto podem adotar abordagens de preservação da privacidade. Técnicas como aprendizado federado ou processamento no dispositivo podem ser implementadas para minimizar a necessidade de armazenamento centralizado de dados, abordando as preocupações sobre a segurança e a privacidade das interações do usuário.
Em busca da adaptabilidade em tempo real, os modelos de bate-papo de código aberto podem evoluir para aprender dinamicamente com as interações do usuário. Essa abordagem de aprendizado contínuo pode permitir que os modelos ajustem suas respostas em tempo real, permanecendo relevantes e eficazes em contextos de conversação que mudam rapidamente.
Por fim, espera-se uma maior integração com gráficos de conhecimento. Os modelos de bate-papo de código aberto podem se conectar perfeitamente a bancos de dados externos e gráficos de conhecimento, aprimorando sua capacidade de fornecer informações precisas e atualizadas em um amplo espectro de tópicos.
Essas tendências futuras destacam coletivamente uma trajetória dinâmica e inovadora para modelos de bate-papo de código aberto, impulsionada por um compromisso com a personalização, práticas éticas de IA, interações multimodais e desenvolvimento colaborativo orientado pela comunidade. Manter-se em sintonia com essas tendências é crucial para desenvolvedores, pesquisadores e organizações que buscam aproveitar e contribuir para o cenário em evolução da IA conversacional de código aberto.
As contribuições da comunidade e a colaboração de código aberto desempenham papéis fundamentais no desenvolvimento, aprimoramento e sustentabilidade dos modelos de bate-papo de código aberto. Vários aspectos importantes destacam a importância do envolvimento da comunidade no cenário de código aberto.
1. Inteligência coletiva
Os modelos de bate-papo de código aberto se beneficiam da inteligência coletiva de uma comunidade diversificada de desenvolvedores, pesquisadores e entusiastas. As contribuições vêm na forma de melhorias de código, correções de bugs, aprimoramentos de recursos e até mesmo novas arquiteturas de modelos.
2. Iteração e melhoria rápidas
O modelo de código aberto permite uma rápida iteração e melhoria. Com a participação ativa de uma comunidade global, os problemas podem ser identificados e resolvidos rapidamente. Essa agilidade é especialmente valiosa no campo acelerado do processamento de linguagem natural, onde manter-se atualizado com os avanços mais recentes é crucial.
3. Adaptabilidade a diversos casos de uso
Os modelos de bate-papo de código aberto podem se adaptar a uma ampla variedade de casos de uso por meio de contribuições da comunidade. Desenvolvedores com experiência em domínios específicos contribuem com modificações e ajustes que adaptam o modelo a setores ou aplicativos específicos. Essa adaptabilidade amplia as aplicações potenciais do modelo em vários setores.
4. Teste e validação
A colaboração com a comunidade facilita testes e validações abrangentes. Colaboradores de diferentes origens e casos de uso trazem diversos cenários para testes, descobrindo possíveis problemas e garantindo que o modelo funcione de forma confiável em vários contextos. Esse processo de teste robusto aumenta a confiabilidade e a robustez do modelo.
5. Documentação e compartilhamento de conhecimento
A comunidade desempenha um papel crucial na criação e manutenção da documentação. Uma documentação clara e abrangente é essencial para que usuários, desenvolvedores e colaboradores entendam a arquitetura, as funcionalidades e as melhores práticas do modelo. O compartilhamento de conhecimento dentro da comunidade garante que a experiência seja amplamente disseminada.
Em resumo, as contribuições da comunidade e a colaboração de código aberto formam a espinha dorsal de modelos de bate-papo de código aberto bem-sucedidos e sustentáveis. Essa abordagem colaborativa não apenas impulsiona o desenvolvimento de modelos de linguagem sofisticados, mas também cultiva uma cultura de conhecimento compartilhado, inclusão e inovação dentro da comunidade mais ampla de IA.
O cenário de código aberto não envolve apenas alternativas; é um ecossistema vibrante que impulsiona a inovação, a transparência e o conhecimento compartilhado no campo da IA conversacional. Essas alternativas fornecem aos usuários um maior grau de controle sobre suas experiências de bate-papo. Desde o ajuste fino de recursos para aplicativos específicos até a promoção de esforços colaborativos dentro de estruturas comunitárias robustas.
Então vá em frente e explore todas as alternativas!
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