Open Assistant 是一个 AI 聊天机器人项目,能够理解自然语言问题,可以与第三方系统交互并动态检索相关信息。该项目代码是用 Python 编写的,并在 Apache 2.0 许可下发布。
Open Assistant 目前还处于研发的初期阶段,将会使用一个公开的语言模型和大量的数据集进行训练(训练数据也会公开),并正在参照现有研究将 RLHF 应用在大型语言模型中。
在未来,为了提高系统的效率,避免必须存储数十亿的预定义参数,该项目将使用一个动态更新的知识库,能够通过搜索引擎检索所需的信息。该项目还将提供工具,允许不受限制地使用准备好的模型,根据自己的喜好进行开发,并在其基础上创建应用程序和服务。
愿景:
我们不会止步于复制 ChatGPT。我们希望建立未来的助手,不仅能够写电子邮件和求职信,而且能够做有意义的工作,使用 API、动态研究信息等,并能够由任何人进行个性化定制和扩展。我们希望以一种开放和可访问的方式做到这一点,这意味着我们不仅要建立一个伟大的 AI 助手,而且要使它足够小和高效,能够在消费者硬件上运行。
语言模型近年来取得了长足的进步,其中一个新发布的模型是 OpenAssistant 和 ChatGPT,无需介绍。为了比较这些模型的功能,我们在两个平台上进行了一系列测试,以了解它们在不同类别中的表现。 介绍 今天(2023 年 4 月 12 日) Github上的热门话题是Open Assistant(简称 OA),它是由 LAION-AI 开发的基于聊天的开源助手。该项目的愿景是创建一个可以在
本地示例代码路径: cd /D/Workspace/Python/openai-api-test 首先你需要有一个 openai 账号,如何注册我就不多说了,网上教程很多,而且很详细,添加通过后请直接描述你的问题+问题截图。 访问下面页面,登录 openai 账号后,创建一个 api keys。 # api keys 创建页面 https://platform.openai.com/accoun
译者:毛毛虫 作者: Matthew Inkawhich 在本教程中,我们探索了一个好玩和有趣的循环序列到序列的模型用例。我们将用 Cornell Movie-Dialogs Corpus处的电影剧本来训练一个简单的聊天机器人。 在人工智能研究领域中对话模型模型是一个非常热门的话题。聊天机器人可以在各种设置中找到,包括客户服务应用和在线帮助。这些机器人通常由基于检索的模型提供支持,这些输出是某些形
我正计划建立一个聊天机器人,它可以得到用户的输入,并分析和调用不同的web服务在Java。例如, 对于第一个,它必须识别它是一个检索请求,因为它是“get”调用,它是关于书和日期的。在第二个文本需要提取关键词“书籍”和出版物名称“ABC”。第三个是不同的,它是一个创建带有姓名和地址的客户请求调用。 由于我更舒适的与Java,我正在寻找NLP可以实现以上。在互联网上,我找到了更多关于OpenNLP和
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聊天机器人是可行的 我:chatbot,你好! chatbot:你也好! 我:聊天机器人可行吗? chatbot:你不要怀疑这是天方夜谭,我不就在这里吗?世界上还有很多跟我一样聪明的机器人呢,你听过IBM公司在2010年就研发出来了的Watson问答系统吗?它可比我要聪明100倍呢 我:噢,想起来了,据说Watson在智力竞赛中竟然战胜了人类选手。但是我了解到它有一些缺陷:因为它还只是对信息检索技
智能机器人可以做到的事情可以很复杂:文字、语音、视频识别与合成;自然语言理解、人机对话;以及驱动硬件设备形成的“机器”人。作为一个只有技术和时间而没有金钱的IT人士,我仅做自然语言和人工智能相关的内容,不涉及硬件,也不涉及不擅长的多媒体识别和合成。所以索性就做一个可以和你说话,帮你解决问题的聊天机器人吧。