拥抱聊天是一种改变游戏规则的替代选择,与ChatGPT等已建立的生成性AI平台不同。由Hugging Face开发,拥抱聊天提供了一种开源方法,挑战专有解决方案的现状。
但是,拥抱聊天究竟是什么,它是如何工作的,它是否比ChatGPT更好?让我们来了解一下!
拥抱聊天是什么?
拥抱聊天是由Hugging Face开发的Web应用程序,Hugging Face是一家旨在民主化自然语言处理(NLP)并使其对每个人都可访问的人工智能公司。它是一个人工智能聊天机器人平台,您可以与训练过自然语言处理的各种AI模型进行实时对话。该平台利用Hugging Face的专业知识和社区,提供由全球的研究人员、开发人员和爱好者创建的各种聊天机器人模型。
拥抱聊天利用了Hugging Face平台的强大功能,该平台包括推理API,这是一项允许您轻松访问最先进的NLP模型的服务。您可以选择不同的模型,按主题分类,例如一般聊天、笑话、故事、知识问答等。
这些模型采用了Transformers库提供的动力,该库是Hugging Face开发的一个开源NLP库。该库基于Transformer架构支持各种NLP任务,例如文本分类、情感分析和问答。
您可以通过在文本框中键入消息与拥抱聊天进行交互,所选的模型将根据其知识和个性做出相应回应。甚至还有一个选项可以对模型的回答进行评分和提供反馈,为模型的持续改进做出贡献。
该工具是建立在Hugging Face的Hub之上的。Hub托管了来自不同领域和语言的大量模型和数据集,使您可以自定义聊天体验。此外,拥抱聊天支持200多种语言,包括主要语言和地方方言。
拥抱聊天的一个关键方面是它致力于开放性和可访问性。它是免费的、开源的,并且任何人都可以随时使用,无需注册、验证或付费。但是,值得注意的是,拥抱聊天提供的信息有一个知识截止时间,通常在2021年左右,这意味着它可能无法获得某些话题的最新信息。
拥抱聊天比ChatGPT更好吗?
当比较拥抱聊天和ChatGPT时,可以明显看出它们在基于人工智能的功能方面有许多相似之处。这两个聊天机器人都能够回答问题、写文章、翻译文本、编写代码和执行其他类似的任务。它们旨在提供公正和客观的回答,不提供个人观点或偏好。
两者之间的一个显著差异在于它们获取训练数据集的方式。虽然ChatGPT使用自己的数据集,拥抱聊天则是使用了开放助手对话数据集进行训练。这种训练数据的差异可能会影响它们在某些情况下的回答和性能。
拥抱聊天相对于ChatGPT的一个主要优势是其开源性质。与不能由社区修改的ChatGPT不同,您可以通过GitHub访问拥抱聊天的用户界面代码。这使得社区能够对拥抱聊天进行修改、改进和贡献,以增强其功能。
拥抱聊天的另一个好处是它的即时可用性。而ChatGPT需要您创建一个帐户,拥抱聊天可以在无需任何登录要求的情况下使用,提供更便捷的体验。
然而,不足的是,拥抱聊天和ChatGPT都容易出现AI幻觉,这意味着它们可能生成不完全准确或可靠的回答。在使用任何一个聊天机器人提供的答案时,始终建议谨慎行事并进行批判性评估。
有哪些其他开源替代的Hugging Chat?
当谈到Hugging Chat的开源替代品时,有几个项目和平台可供选择,提供类似或不同的AI聊天服务。这些开源替代品提供了各种语言模型,具有不同的功能、参数大小和授权条款。
您可以选择最适合您的要求、硬件限制和研究或商业用途需求的模型。让我们来探索一些替代方案:
LLaMA
LLaMA代表大型语言模型元AI(Large Language Model Meta AI),是一个包含70亿到650亿参数的模型集合。LLaMA的研究人员专注于通过增加训练数据的量而非参数的数量来提高模型的性能。他们使用转换器架构和来自维基百科、GitHub、Stack Exchange、Project Gutenberg和ArXiv等各种来源的大量训练数据对模型进行了训练。
Alpaca
Alpaca是由斯坦福大学的研究人员团队开发的开源语言模型,基于LLaMA。研究人员使用OpenAI的GPT API对LLaMA 70亿参数模型进行了微调。Alpaca旨在使人工智能对每个人都可访问,特别是对于可以进行进一步研究而不需要昂贵硬件来运行内存密集型算法的学术研究人员。尽管这些开源模型不适用于商业用途,但小型企业仍然可以利用它们来构建自己的聊天机器人。
GPT4All
在Alpaca的启发下,Nomic AI团队使用GPT-3.5-Turbo OpenAI API创建了GPT4All。他们收集了约80万个提示-回答对的大型数据集,包含了代码、对话和叙述等各个领域的43万个训练对。值得注意的是,GPT4All可以在CPU上高效运行,不需要GPU,使更多的用户能够用于研究目的。
Vicuna
Vicuna是由加州大学伯克利分校、CMU、斯坦福大学和加州大学圣地亚哥分校的研究人员共同努力的成果。他们使用从ShareGPT网站提取的聊天数据集对LLaMA进行了微调。研究人员声称,与OpenAI的ChatGPT-4相比,Vicuna的质量超过了90%。值得注意的是,Vicuna通过增强多轮会话和处理长序列等两个关键方面改进了Alpaca。
StableVicuna
在Vicuna的基础上,Stability AI发布了StableVicuna,这是Vicuna 130亿参数模型的微调版本。Stability AI通过监督微调(SFT)进一步训练了该模型,并结合了三个不同的数据集:OpenAssistant Conversations数据集、GPT4All Prompt Generations数据集和Alpaca数据集。这些额外的训练旨在提高Vicuna模型的性能和稳定性。
Cerebras-GPT
Cerebras Systems是一家专门从事高性能计算系统的技术公司,推出了Cerebras-GPT。他们发布了七个基于GPT的语言模型,大小不等,从1.11亿到130亿参数不等。这些模型可免费使用,并可在Apache 2.0许可下用于商业用途。多个模型尺寸的可用性使用户可以选择最适合其硬件配置的模型。
GPT-J 6B
GPT-J 6B由EleutherAI的研究人员开发,并于2021年下半年发布。这个拥有60亿参数的模型在包括聊天、摘要和问答在内的各种自然语言处理任务上表现良好。研究人员使用了4020亿个标记的大型语料库来训练GPT-J 6B。与Cerebras-GPT一样,GPT-J 6B也根据Apache 2.0许可进行许可,可进行商业使用。
OpenChatKit模型
OpenChatKit是由Together与LAION和Ontocord合作开发的开源大型语言模型。OpenChatKit的训练数据集经过精心策划,该模型在Apache-2.0许可证下提供源代码、模型权重和训练数据集。OpenChatKit在摘要、问答、信息提取和文本分类等各种任务中表现出色。它包括一个名为GPT-NeoXT-Chat-Base-20B的200亿参数模型,以及一个基于EleutherAI的Pythia-7B模型的70亿参数模型,称为Pythia-Chat-Base-7B。
结论
HuggingChat是ChatGPT的一个出色开源替代品,为探索不同的生成式AI体验提供了即时和免费的选择。凭借与知名AI工具并驾齐驱的潜力,HuggingChat提供了易于访问和自定义的功能,成为倾向于开源软件的首选。立即免费尝试并发现HuggingChat所提供的一切。