Crea chatbots de IA impulsados por ChatGPT
00
Dias
00
Horas
00
Minutos
00
Sec
Usa «BF20" para la actualización del Black Friday con un 20% de descuento
Obtenga una oferta
¿Quieres liberarte de la escena de ChatGPT y explorar alternativas de código abierto? Bueno, ¡te espera un capricho! El mundo de la IA conversacional ha dado lugar a algunos proyectos interesantes de código abierto, que te brindan más control y la oportunidad de hacer pequeños cambios. Ya sea que te guste la transparencia, la personalización o simplemente quieras formar parte de una comunidad de programación, estas alternativas son lo que necesitas.
Los usuarios buscan alternativas que les permitan aprovechar el poder de los grandes modelos de lenguajes sin verse limitados por sistemas propietarios. Esta búsqueda ha dado lugar a una amplia gama de proyectos de código abierto con el objetivo de replicar o superar las capacidades de ChatGPT. En esta exploración, profundizaremos en algunas de las mejores alternativas de código abierto a ChatGPT, evaluando sus características, el apoyo de la comunidad y las posibles aplicaciones en el ámbito en constante evolución del procesamiento del lenguaje natural.
Contenidos
ChatGPT es un modelo avanzado de procesamiento del lenguaje natural (NLP) desarrollado por OpenAI. Pertenece a la familia de modelos GPT (Generative Pretrained Transformer), específicamente derivada del GPT-3.5. La arquitectura de ChatGPT le permite captar el contexto, generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes y simular conversaciones con los usuarios. Demuestra una notable capacidad para comprender consultas complejas, proporcionando respuestas matizadas y contextualmente apropiadas. La competencia de este modelo va más allá de la mera respuesta a preguntas y abarca interacciones atractivas y dinámicas.
ChatGPT no está exento de limitaciones. En ocasiones, puede producir respuestas que son incorrectas desde el punto de vista fáctico o que muestran un comportamiento sesgado, lo que pone de relieve los desafíos actuales a la hora de perfeccionar los modelos lingüísticos a gran escala.
OpenAI ha buscado activamente los comentarios de los usuarios para mejorar las capacidades del sistema y abordar sus deficiencias, lo que subraya su compromiso con la mejora iterativa y el despliegue responsable de tecnologías avanzadas de IA.
Para ser tan astuto, ChatGPT aprende de muchos textos en Internet. No necesita que alguien le diga exactamente qué hacer, sino que resuelve las cosas por sí solo. Esto le ayuda a chatear contigo de forma natural.
Pero, como todo el mundo, ChatGPT no es perfecto. A veces puede decir cosas incorrectas o puede mostrar un poco de sesgo. OpenAI siempre trabaja para mejorarlo escuchando los comentarios de personas como tú. Por lo tanto, ChatGPT es como un amigo experto en chatear que siempre está aprendiendo y mejorando a la hora de hablar contigo.
ChatGPT se basa en el modelo GPT (Generative Pretrained Transformer), un tipo de arquitectura basada en transformadores. Los transformadores se han convertido en algo muy popular en el mundo del procesamiento del lenguaje natural (PNL) porque son muy buenos para entender las relaciones entre las palabras de una oración.
Lo que diferencia al GPT-3.5 es su enorme escala: es enorme, con unos asombrosos 175 mil millones de parámetros. Los parámetros son como los componentes básicos del modelo; se afinan durante el entrenamiento para ayudar al modelo a comprender las complejidades del lenguaje. Con tantos parámetros, el GPT-3.5 se convierte en una potencia lingüística, capaz de entender y generar texto de una manera notablemente similar a la que hacen los humanos.
En el corazón del GPT-3.5 se encuentra la arquitectura del transformador, un diseño que ha demostrado ser increíblemente eficaz para las tareas de PNL. Lo que hace que los transformadores sean especiales es el uso de mecanismos de autoatención. En lugar de confiar en métodos tradicionales, como las capas recurrentes o convolucionales, los transformadores utilizan la atención para comprender qué palabras de una oración son las más importantes.
En términos más simples, cuando agregas una oración a ChatGPT, se presta más atención a ciertas palabras en función de su importancia en el contexto. Esta atención a los detalles permite al modelo generar respuestas que tengan sentido en una conversación.
Entender la arquitectura es como echar un vistazo bajo el capó de ChatGPT. Esta combinación del enorme marco GPT-3.5 y la arquitectura transformadora es lo que dota a ChatGPT de la capacidad de chatear con los usuarios de una forma muy parecida a la humana.
En esencia, la arquitectura de ChatGPT es un testimonio del fascinante mundo del desarrollo de la IA, en el que estructuras complejas trabajan juntas para crear algo tan aparentemente simple como un chatbot. La próxima vez que mantengas una conversación con ChatGPT, recuerda que, entre bastidores, interviene una potente arquitectura que permite a las máquinas captar los matices del lenguaje humano de una forma que antes se creía imposible.
Al embarcarnos en este viaje por el mundo de ChatGPT, prepárate para sorprenderte por la brillantez de la tecnología y las posibilidades ilimitadas que brinda a nuestras conversaciones.
Las redes neuronales permiten a ChatGPT entender el lenguaje mediante el aprendizaje de patrones a partir de cantidades masivas de datos. Cuando ingresas una pregunta o un mensaje, la red neuronal lo analiza y lo divide en pequeños fragmentos. Estos bits son como piezas de un rompecabezas y la red trabaja para conectarlos en función de los patrones que ha aprendido durante el entrenamiento.
El ingrediente secreto reside en algo llamado «pesos», valores que la red neuronal ajusta a medida que aprende. Estas ponderaciones determinan la fuerza de las conexiones entre los nodos y determinan la forma en que ChatGPT responde a las diferentes entradas. Es este proceso de ajuste el que permite a ChatGPT generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes, haciendo que parezca que estás chateando con un amigo experto.
Así que, al iniciar una conversación con ChatGPT, debes saber que su red neuronal está trabajando entre bastidores, tejiendo un tapiz de comprensión que transforma tus palabras en respuestas significativas y parecidas a las humanas. Se parece un poco a la magia, pero en realidad es la maravilla de la tecnología de redes neuronales que da vida al cerebro de ChatGPT.
Ha habido un aumento constante en la demanda de sustitutos de ChatGPT de código abierto. En esta sección se examinan las fuerzas que impulsan este auge, abordando el valor de la apertura, la necesidad de personalización y el carácter cooperativo que caracteriza la mentalidad de código abierto. Los usuarios pueden elegir las herramientas adecuadas para sus proyectos si entienden claramente estos factores.
La transparencia es uno de los principales impulsores de la búsqueda de alternativas de código abierto. Los modelos tradicionales, a menudo desarrollados por grandes empresas de tecnología, pueden carecer de transparencia en cuanto a su funcionamiento interno. Las alternativas de código abierto brindan una ventana a la arquitectura, el código fuente y los datos de entrenamiento del modelo, lo que fomenta una cultura de apertura y permite a los desarrolladores analizar y comprender la tecnología que implementan y confiar en ella.
La personalización es otro factor convincente. Si bien ChatGPT es una potente solución lista para usar, los casos de uso específicos pueden requerir ajustes o personalización. Las alternativas de código abierto permiten a los desarrolladores adaptar los modelos a sus necesidades únicas, garantizando que la tecnología se alinee con precisión con los requisitos de diversas aplicaciones, industrias y escenarios de usuario.
La colaboración comunitaria constituye la columna vertebral de muchos proyectos de código abierto. El modelo de desarrollo colaborativo permite a un grupo diverso de colaboradores de todo el mundo mejorar el modelo, identificar y corregir problemas e impulsar la innovación de forma colectiva. Este espíritu colaborativo no solo acelera el ritmo del desarrollo, sino que también garantiza una solución más sólida y aprobada por la comunidad.
Las preocupaciones por la privacidad también motivan la exploración de alternativas de código abierto. En situaciones en las que se trata de datos confidenciales, tener el control sobre el código y la infraestructura subyacentes proporciona un nivel de seguridad que los modelos propietarios de código cerrado pueden no ofrecer. Los usuarios pueden implementar medidas de privacidad adicionales y revisar el código para garantizar el cumplimiento de las normas de protección de datos.
El deseo de democratización es un aspecto fundamental del código abierto. Al hacer que los modelos avanzados de IA sean accesibles a un público más amplio, las alternativas de código abierto democratizan el acceso a la tecnología de vanguardia. Esta inclusividad permite a los desarrolladores, investigadores y empresas de diferentes tamaños y recursos aprovechar el poder de los modelos lingüísticos sofisticados sin verse restringidos por sistemas propietarios.
En esencia, la necesidad de alternativas de código abierto al ChatGPT se ve impulsada por un impulso colectivo en favor de la transparencia, la personalización, la colaboración comunitaria, la garantía de la privacidad y la democratización de las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial. Esta búsqueda colectiva no solo aborda las limitaciones de los sistemas cerrados, sino que también se alinea con los principios de apertura, accesibilidad y despliegue ético en el ámbito de la IA conversacional.
1. GPT4 All
El equipo de IA de Nomic creó el chatbot GPT4ALL utilizando una gran cantidad de datos cuidadosamente seleccionados para respaldar la participación, incluidos acertijos de palabras, códigos, historias, ilustraciones y conversaciones de varios turnos. Basada en LLama, la arquitectura del modelo aprovecha los aceleradores de aprendizaje automático de baja latencia para proporcionar una inferencia de CPU más rápida.
2. Copy.ai
Copy.ai está diseñado para ayudar a los usuarios a ahorrar tiempo y esfuerzo en la creación de contenido mediante el aprovechamiento de algoritmos avanzados de IA. Los usuarios pueden introducir indicaciones o descripciones del contenido que necesitan, y la plataforma genera texto relevante y coherente a partir de esa información.
3. Alpaca - LoRa
Un equipo de investigación de la Universidad de Stanford creó el modelo de lenguaje de IA Alpaca. Utiliza el modelo de lenguaje a gran escala de Meta, LLama. Ajusta el modelo LLama, con un tamaño de 7 B, utilizando el GPT de OpenAI (text-davinci-003). Requiere poca potencia de procesamiento y su uso es gratuito en entornos académicos y de investigación.
4. OpenChatKit
OpenChatKit ofrece una base sólida de código abierto para crear chatbots especializados y polivalentes para una variedad de usos. OpenChatKit puede realizar muchas actividades de lenguaje natural, como el diálogo, la respuesta a preguntas, la clasificación, la extracción y el resumen.
5. Flan-T5-XXL
Hay numerosas aplicaciones de PNL que pueden beneficiarse del Flan-T5 XXL y es fácil de ajustar en las IPU de Paperspace. Por una pequeña fracción del precio, el modelo puede funcionar a la par de los modelos más grandes en una variedad de tareas de PNL. Para una aplicación en particular, el Flan-T5 XXL puede optimizarse aún más para lograr el SOTA.
6. Vicuña
El equipo de LMSYS (Large Model Systems Organisation) creó un chatbot de código abierto llamado Vicuña. Combina las mejores características de dos modelos: Alpaca de Stanford y LLama de META. La arquitectura de Vicuña incluye una función que permite ajustar LLama mediante un conjunto de datos de aproximadamente 125 000 conversaciones compartidas por los usuarios que se obtuvo de ShareGPT y se limpió. A través de este proceso de ajuste, Vicuña se vuelve más hábil para comprender y reaccionar ante las entradas de los usuarios.
7. OPTAR
Los modelos Open Pre-Trained Transformer Language de Meta AI introdujeron el modelo OPT. Con un rendimiento similar al del GPT3, el OPT es un conjunto de grandes modelos de lenguaje causal que están disponibles para uso público.
Los grandes modelos de lenguaje de la familia OPT incluyen parámetros que van desde 125M a 175B. Los modelos generan texto de forma autorregresiva de izquierda a derecha porque son transformadores exclusivos para decodificadores.
8. Koala
Con una solución completa para mejorar tu proceso de generación de contenido, Koala AI es la mejor herramienta para SEOs y escritores de contenido. Nuestras funciones de vanguardia y nuestra metodología basada en datos le permiten producir contenido excelente. KoalaChat es como ChatGPT, con datos en tiempo real y comandos personalizados diseñados específicamente para SEO y creadores de contenido.
Puedes integrar fácilmente KoalaChat con Google Sheets para lograr un flujo de trabajo fluido e integraciones personalizadas.
9. Baize
Baize es un modelo de chat de código abierto afinado con LoRa. Utiliza 100 000 diálogos generados al permitir que ChatGPT chatee consigo mismo. También utilizamos los datos de Alpaca para mejorar su rendimiento. Este repositorio contiene un modelo de 30 MB. Baize tiene un desempeño admirable en discusiones de varios turnos debido a sus medidas de seguridad que reducen los posibles peligros. Para ello, ha utilizado ChatGPT para entablar conversaciones con ella misma y crear un corpus de chat de alta calidad con varios turnos.
10. Piñon
Para empaquetar modelos ML, Cog es una utilidad de línea de comandos de código abierto. Para diseñar en un portátil, entrenar en estaciones de trabajo con GPU y desarrollar modelos de forma colaborativa, Cog proporciona un entorno uniforme en el que ejecutar el modelo. Una vez entrenado el modelo, puedes convertirlo en una imagen de Docker que proporcione una API HTTP común si quieres compartirlo o usarlo.
El panorama de los modelos de chat de código abierto está preparado para desarrollos transformadores a medida que la tecnología continúa avanzando. Anticipar las tendencias futuras en este ámbito implica imaginar innovaciones que se adapten tanto a las necesidades de los usuarios como a las consideraciones éticas que rodean a la IA. Es probable que varias tendencias determinen la evolución de los modelos de chat de código abierto en los próximos años.
Una tendencia destacada es el creciente énfasis en el ajuste de los dominios especializados. Se espera que los modelos de código abierto proporcionen herramientas más sólidas para que los desarrolladores personalicen y optimicen las funcionalidades del chat para sectores o casos de uso específicos. Esta capacidad de ajuste podría conducir al desarrollo de modelos adaptados a los requisitos lingüísticos y contextuales únicos de sectores como la salud, las finanzas o los servicios legales.
Las consideraciones éticas y la mitigación de los prejuicios están ganando protagonismo en la comunidad de la IA. Es probable que los futuros modelos de chat de código abierto integren mecanismos más sofisticados para detectar y abordar los sesgos, garantizando aplicaciones de IA justas y responsables. El objetivo es crear modelos que entiendan a los usuarios y respondan a ellos sin perpetuar los estereotipos ni los sesgos involuntarios.
La evolución de los modelos de chat de código abierto también puede incluir capacidades multimodales mejoradas. La integración del texto con otras formas de datos, como imágenes, audio o vídeo, podría resultar en modelos de chat más versátiles y sensibles al contexto. Esto permitiría una experiencia de usuario más rica e interactiva, en consonancia con las diversas formas en que las personas se comunican en línea.
Los esfuerzos de interoperabilidad y estandarización pueden desempeñar un papel crucial en el futuro de los modelos de chat de código abierto. Los desarrolladores pueden trabajar para crear formatos estandarizados que faciliten la integración y la colaboración fluidas entre diferentes modelos y marcos. Esto podría conducir a un ecosistema de modelos de chat más interconectado, lo que permitiría transiciones más fluidas entre varias aplicaciones.
Es probable que surjan arquitecturas modelo impulsadas por la comunidad, con esfuerzos de colaboración que den forma a enfoques innovadores para la comprensión del idioma. La inteligencia colectiva de la comunidad de código abierto podría dar lugar a arquitecturas modelo novedosas que capten mejor las complejidades del lenguaje, el contexto y la intención del usuario.
A medida que los problemas de privacidad adquieren cada vez más importancia, los futuros modelos de chat de código abierto pueden adoptar enfoques que preserven la privacidad. Se podrían implementar técnicas como el aprendizaje federado o el procesamiento en el dispositivo para minimizar la necesidad de un almacenamiento de datos centralizado y abordar las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de las interacciones de los usuarios.
En busca de la adaptabilidad en tiempo real, los modelos de chat de código abierto podrían evolucionar para aprender de forma dinámica de las interacciones de los usuarios. Este enfoque de aprendizaje continuo podría permitir a los modelos ajustar sus respuestas en tiempo real, manteniendo su relevancia y eficacia en contextos conversacionales que cambian rápidamente.
Por último, se prevé una mayor integración con los gráficos de conocimiento. Los modelos de chat de código abierto pueden conectarse sin problemas con bases de datos y gráficos de conocimiento externos, lo que mejora su capacidad de proporcionar información precisa y actualizada sobre una amplia gama de temas.
Estas tendencias futuras subrayan colectivamente una trayectoria dinámica e innovadora para los modelos de chat de código abierto, impulsada por un compromiso con la personalización, las prácticas éticas de IA, las interacciones multimodales y el desarrollo colaborativo impulsado por la comunidad. Mantenerse al día con estas tendencias es crucial para los desarrolladores, investigadores y organizaciones que buscan aprovechar el panorama en evolución de la IA conversacional de código abierto y contribuir a él.
Las contribuciones de la comunidad y la colaboración de código abierto desempeñan un papel fundamental en el desarrollo, la mejora y la sostenibilidad de los modelos de chat de código abierto. Varios aspectos clave destacan la importancia de la participación de la comunidad en el panorama del código abierto.
1. Inteligencia colectiva
Los modelos de chat de código abierto se benefician de la inteligencia colectiva de una comunidad diversa de desarrolladores, investigadores y entusiastas. Las contribuciones vienen en forma de mejoras de código, correcciones de errores, mejoras de funciones e incluso arquitecturas de modelos novedosas.
2. Iteración y mejora rápidas
El modelo de código abierto permite iteraciones y mejoras rápidas. Con la participación activa de una comunidad global, los problemas se pueden identificar y resolver rápidamente. Esta agilidad es especialmente valiosa en el vertiginoso campo del procesamiento del lenguaje natural, donde es crucial mantenerse al día con los últimos avances.
3. Adaptabilidad a diversos casos de uso
Los modelos de chat de código abierto pueden adaptarse a una amplia gama de casos de uso a través de las contribuciones de la comunidad. Los desarrolladores con experiencia en dominios específicos contribuyen con modificaciones y ajustes para adaptar el modelo a industrias o aplicaciones específicas. Esta adaptabilidad amplía las aplicaciones potenciales del modelo en varios sectores.
4. Pruebas y validación
La colaboración de la comunidad facilita la realización de pruebas y validaciones exhaustivas. Los colaboradores de diferentes orígenes y casos de uso ofrecen diversos escenarios para realizar pruebas, descubrir posibles problemas y garantizar que el modelo funcione de manera confiable en varios contextos. Este sólido proceso de prueba mejora la confiabilidad y solidez del modelo.
5. Documentación e intercambio de conocimientos
La comunidad desempeña un papel crucial en la creación y el mantenimiento de la documentación. La documentación clara y completa es esencial para que los usuarios, desarrolladores y colaboradores comprendan la arquitectura, las funcionalidades y las mejores prácticas del modelo. El intercambio de conocimientos dentro de la comunidad garantiza que la experiencia se difunda ampliamente.
En resumen, las contribuciones de la comunidad y la colaboración de código abierto forman la columna vertebral de los modelos de chat de código abierto exitosos y sostenibles. Este enfoque colaborativo no solo impulsa el desarrollo de modelos lingüísticos sofisticados, sino que también cultiva una cultura de conocimiento compartido, inclusividad e innovación dentro de la comunidad de inteligencia artificial en general.
El panorama del código abierto no se basa solo en alternativas; es un ecosistema dinámico que impulsa la innovación, la transparencia y el conocimiento compartido en el ámbito de la IA conversacional. Estas alternativas proporcionan a los usuarios un mayor grado de control sobre sus experiencias de chat. Desde ajustar las capacidades para aplicaciones específicas hasta fomentar los esfuerzos de colaboración dentro de marcos comunitarios sólidos.
¡Así que anímate y explora todas las alternativas!
.png)
.webp){kind=small}