开源ChatGPT:OpenAssistant 是一个基于聊天的助手,可以理解任务,可以与第三方系统交互,并为此动态检索信息

torchx1年前 ⋅ 3288 阅读

https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant

最值得关注的几点:

  1. 如何工作的?通过收集高质量的人工生成的 Instruction-Fulfillment 样本(提示 + 响应),目标 >50k。我们设计了一个众包流程来收集和审查提示。我们不想训练泛滥/有毒/垃圾邮件/垃圾/个人信息数据。
  2. 如何进行训练的?根据提示和奖励模型进行 RLHF 的训练 { ChatGPT的RLHF就是基于人类反馈(Human Feedback)对语言模型进行强化学习(Reinforcement Learning)}。
  3. 有什么样的愿景?我们不会止步于复制 ChatGPT。我们希望构建未来的助手,不仅能够编写电子邮件和求职信,还能做有意义的工作、使用 API、动态研究信息等等,并且能够由任何人进行个性化和扩展。我们希望以一种开放和可访问的方式来做到这一点,这意味着我们不仅要构建一个出色的助手,还要使其足够小且高效以在消费类硬件上运行。
  4. 这是 LAION 的 repo,LAION 是一个解放机器学习研究、模型和数据集的非营利组织。

未来人手一个mini ChatGPT,未来已来。

InstructGPT 是什么?

@mybooks  InstructGPT 模型比 GPT-3 更擅长遵循指令。他们也不太经常编造事实,并且在有毒输出产生方面表现出小幅下降。InstructGPT 只有13亿神经网络参数,GPT-3有1750亿参数,InstructGPT 实际表现比较稳定,其实就是与人的真实对话回答匹配,GPT-3容易不受控制甚至编造事实。

https://openai.com/blog/instruction-following/#guide

有哪些使用场景?

OpenAssistant可以在以下场景中使用:

1. 客户服务:OpenAssistant可以用作客服代表,回答顾客的问题并提供解决方案。

2. 智能家居:把OpenAssistant添加到智能家居平台中,可以通过语音指令控制家居设备。

3. 人工智能语音助手:OpenAssistant 可以被集成到人工智能语音助手中,帮助用户获取实时信息和完成任务。

4. 语音导游:在旅游业中,OpenAssistant可以用作语音导游,回答游客的问题并提供相关信息。

5. 电子商务:OpenAssistant可以用于电子商务,回答用户的问题并提供产品推荐。

6. 教育:OpenAssistant可以用作学生的电子助手,回答学生的问题并提供相关学习资源。

7. 医疗健康:OpenAssistant可以用于医疗健康领域,回答病人的问题并提供健康建议。

有哪些类似的项目?

以下是一些类似的开源聊天助手项目:

1. Rasa: Rasa 是一个基于机器学习的聊天机器人框架,它允许开发者构建高度可配置的自然语言处理管道,从而创建自定义的聊天助手。

2. ChatterBot: ChatterBot 是一个基于机器学习的聊天机器人引擎,它可以用来生成针对特定领域的聊天机器人。ChatterBot 还支持多种聊天协议,如 HipChat, Slack 和 WeChat。

3. Botpress: Botpress 是一个基于 Node.js 的开源聊天机器人框架。它提供了一个强大的图形化界面,方便开发者构建、测试和部署聊天机器人。

4. Dialogflow: Dialogflow 是一个由 Google 提供的自然语言处理平台,可以用来开发聊天机器人和其他语音或文本应用。Dialogflow 还提供了多种被称为 “agent” 的预定模型,可以帮助开发者节省时间。

5. BotSociety: BotSociety 是一个可视化聊天机器人设计工具,可以用来设计和模拟聊天机器人的对话流程。该工具支持多种聊天平台,如 Facebook Messenger、Telegram、Slack 等。

有哪些优缺点?

优点:
1. 开源ChatGPT 具有很高的灵活性和可定制性,可以根据具体的需求进行修改和扩展。
2. OpenAssistant 能够理解任务,可以对用户的提问进行语义解析,并提供相应的答案和建议。
3. OpenAssistant 能够与第三方系统进行交互,例如调用天气预报 API、查询公交信息等,可以为用户提供更完整的服务。
4. OpenAssistant 通过动态检索信息,可以保持与现实世界信息的同步,并不断学习和提升其服务能力。 

缺点:
1. 开源ChatGPT 仍处于发展阶段,可能存在一些不稳定性和 Bug,需要经过一定的测试和优化。
2. OpenAssistant 的能力受限于其训练时使用的数据集和算法,有时可能存在理解不清或无法回答的问题。
3. OpenAssistant 在与第三方系统交互时,可能会受到网络延迟、接口变化等外部因素的影响。
4. OpenAssistant 可能存在隐私安全问题,在处理用户数据时需要进行有效的隐私保护措施。

全部评论: 0

    相关推荐