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

torchx ⋅ 1年前 ⋅ 3210 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

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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。

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