Cele mai bune alternative ChatGPT (conform ChatGPT)

ChatGPT a devenit rapid iubitul AI generativ, dar nu este singurul jucător din joc. În plus față de toate celelalte instrumente AI de acolo care fac lucruri precum generarea de imagini, există și o serie de concurenți direcți cu ChatGPT - sau așa am presupus.

De ce nu întrebați ChatGPT despre asta? Exact asta am făcut pentru a obține această listă, în speranța că voi găsi câteva opțiuni pentru acestea care se confruntă cu notificări „la capacitate”., sau alții care doresc doar să încerce ceva nou. Nu toate acestea sunt la fel de accesibile publicului ca ChatGPT, dar conform ChatGPT, acestea sunt cele mai bune alternative.

Bing de la Microsoft

Înainte de a intra în alegerile enumerate de AI, cea mai bună alternativă la ChatGPT este, ei bine, ChatGPT. Microsoft recent

a adăugat IA în motorul său de căutare Bingși intenționează să lanseze funcția în browserul Edge în curând.

Legate de

• Creatorul de ChatGPT OpenAI se confruntă cu o anchetă FTC cu privire la legile privind protecția consumatorilor
• Creșterea record a ChatGPT tocmai a fost detronată de o nouă aplicație virală
• OpenAI construiește o nouă echipă pentru a împiedica IA superinteligentă să devină necinstită

Este doar în previzualizare, dar puteți încerca în continuare noul chatbot AI la bing.com/new chiar acum. Microsoft spune că inițial limitează numărul de interogări, dar poți alăturați-vă listei de așteptare Bing ChatGPT pentru a fi notificat când versiunea completă este disponibilă.

BERT de la Google

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este un model de învățare automată dezvoltat de Google. O mulțime de rezultate ChatGPT au menționat proiecte Google, pe care le veți vedea mai târziu în această listă.

BERT este cunoscut pentru abilitățile sale de procesare a limbajului natural (NLP), cum ar fi răspunsul la întrebări și analiza sentimentelor. Folosește BookCorpus și Wikipedia în limba engleză ca modele pentru referințe de preformare, după ce a învățat 800 de milioane și, respectiv, 2,5 miliarde de cuvinte.

BERT a fost anunțat pentru prima dată ca un proiect de cercetare open-source și lucrare academică în octombrie 2018. De atunci, tehnologia a fost implementată în Căutarea Google. Literatura timpurie despre BERT se compară cu ChatGPT de la OpenAI în noiembrie 2018, observând că tehnologia Google este bidirecțională profundă, ceea ce ajută la prezicerea textului primit. Între timp, OpenAI GPT este unidirecțional și poate răspunde doar la interogări complexe.

Meena de la Google

Meena este un chatbot care Google a prezentat în ianuarie 2020, cu capacitatea de a conversa într-o manieră umană. Exemple de funcții includ conversații simple care includ glume și jocuri de cuvinte interesante, cum ar fi Meena care sugerează că vacile studiază „științe bovine” la Harvard.

Ca alternativă directă la GPT-2 de la OpenAI, Meena avea capacitatea de a procesa de 8,5 ori mai multe date decât concurentul său la acea vreme. Rețeaua sa neuronală cuprinde 2,6 parametri și este instruită pe conversațiile din domeniul public pe rețelele sociale. Meena a primit, de asemenea, un scor metric în Sensibleness and Specificity Average (SSA) de 79%, făcându-l unul dintre cei mai inteligenți chatboți ai vremii sale.

Codul Meena este disponibil pe GitHub.

Roberta de Facebook

ROBERTa (Abordare de pregătire BERT optimizată robust) este o altă versiune avansată a BERT-ului original, care A anunțat Facebook în iulie 2019.

Facebook a creat acest model NLP cu o sursă mai mare de date ca model de preformare. RoBERTa folosește CommonCrawl (CC-News), care include 63 de milioane de articole de știri în limba engleză generate între septembrie 2016 și februarie 2019, ca set de date de 76 GB. În comparație, BERT inițial folosește 16 GB de date între seturile sale de date Wikipedia în engleză și BookCorpus, potrivit Facebook.

Silimar la XLNet, Roberta l-a învins pe BERT într-un set de seturi de date de referință, conform cercetării Facebook. Pentru a obține aceste rezultate, compania nu numai că a folosit o sursă de date mai mare, ci și-a pregătit și modelul pentru a perioadă mai lungă de timp.

Facebook a făcut-o pe Roberta sursa deschisa în septembrie 2019, iar codul său este disponibil pe GitHub pentru experimentarea comunitară.

VentureBeat a menționat, de asemenea, GPT-2 printre sistemele AI emergente în acea perioadă.

XLNet de la Google

XLNET este un model de limbaj autoregresiv bazat pe transformator dezvoltat de o echipă de Cercetătorii Google Brain și Universitatea Carnegie Mellon. Modelul este în esență un BERT mai avansat și a fost prezentat pentru prima dată în iunie 2019. Grupul a constatat că XLNet este cel puțin cu 16% mai eficient decât BERT inițial, care a fost anunțat în 2018, fiind capabil să învingă BERT într-un test de 20 de sarcini NLP.

Cu atât XLNet, cât și BERT folosind jetoane „mascate” pentru a prezice text ascuns, XLNet îmbunătățește eficiența prin accelerarea părții predictive a procesului. De exemplu, Amazon Alexa cercetătorul de date Aishwarya Srinivasan explicat că XLNet este capabil să identifice cuvântul „Nou” ca fiind asociat cu termenul „este un oraș” înainte de a prezice termenul „York” ca fiind asociat și cu acel termen. Între timp, BERT trebuie să identifice cuvintele „New” și „York” separat și apoi să le asocieze cu termenul „este un oraș”, de exemplu.

În special, GPT și GPT-2 sunt de asemenea mentionat în acest explicator din 2019 ca alte exemple de modele de limbaj autoregresiv.

Codul XLNet și modelele preantrenate sunt disponibil pe GitHub. Modelul este binecunoscut în rândul comunității de cercetare NLP.

DialoGPT de la Microsoft Research

DialoGPT (Dialogue Generative Pre-trained Transformer) este un model de limbaj autoregresiv care a fost introdus în noiembrie 2019 de către Microsoft Research. Cu asemănări cu GPT-2, modelul a fost pregătit pentru a genera conversații umane. Cu toate acestea, sursa sa principală de informații au fost 147 de milioane de dialoguri cu mai multe rânduri extrase din firele Reddit.

Evanghelistul șef al HumanFirst Cobus Greyling a notat succesul său de a implementa DialoGPT în serviciul de mesagerie Telegram pentru a aduce modelul la viață ca un chatbot. El a adăugat că utilizarea Amazon Web Services și Amazon SageMaker poate ajuta la reglarea fină a codului.

Codul DialoGPT este disponibil pe GitHub.

ALBERT de la Google

ALBERT (A Lite BERT) este o versiune trunchiată a originalului BERT și a fost dezvoltată de Google în decembrie 2019.

Cu ALBERT, Google a limitat numărul de parametri permisi în model prin introducerea de parametri cu „înglobare de straturi ascunse”.

Acest lucru s-a îmbunătățit nu numai pe modelul BERT, ci și pe XLNet și Roberta, deoarece ALBERT poate fi antrenat pe același set de date mai mare de informații utilizate pentru cele două modele mai noi, în timp ce aderă la mai mici parametrii. În esență, ALBERT lucrează doar cu parametrii necesari funcțiilor sale, ceea ce a sporit performanța și acuratețea. Google a detaliat că a constatat că ALBERT a depășit BERT pentru 12 criterii de referință NLP, inclusiv un standard de înțelegere a lecturii asemănător SAT.

Deși nu este menționat pe nume, GPT este inclus în imaginile pentru ALBERT pe blogul Google Research.

Google a lansat ALBERT ca sursă deschisă în ianuarie 2020 și a fost implementat pe lângă TensorFlow de la Google. Codul este disponibil pe GitHub.

T5 de la Google

CTRL de la Salesforce

GShard de la Google

GShard este un model gigant de traducere a limbii acea Google a prezentat în iunie 2020, în scopul scalării rețelelor neuronale. Modelul include 600 de miliarde de parametri, ceea ce permite seturi mari de antrenament de date simultan. GShard este deosebit de priceput la traducerea limbii și a fost instruit pentru a traduce 100 de limbi în engleză în patru zile.

Blender de la Facebook AI Research

Blender este un chatbot open-source care a fost introdus în aprilie 2020 de Facebook AI Research. S-a observat că chatbot-ul are abilități de conversație îmbunătățite față de modelele concurenței, cu capacitatea de a oferi implicarea punctelor de discuție, ascultați și demonstrați înțelegerea contribuției partenerului său și prezentați empatie și personalitate.

Blender a fost comparat cu chatbot-ul Meena de la Google, care la rândul său a fost comparat cu GPT-2 de la OpenAI

Codul Blender este disponibil pe Parl.ai.

Pegasus de la Google

Pegasus este un model de procesare a limbajului natural care a fost introdus de Google în decembrie 2019. Pegasus poate fi antrenat să creeze rezumate și, similar cu alte modele precum BERT, GPT-2, RoBERTa, XLNet, ALBERT și T5, poate fi ajustat pentru sarcini specifice. Pegasus a fost testat cu privire la eficiența sa în rezumarea știrilor, științei, poveștilor, instrucțiunilor, e-mailurilor, brevetelor și legilor legislative în comparație cu subiecții umani.

Codul Pegasus este disponibil pe GitHub.

Recomandările editorilor

• Google Bard poate vorbi acum, dar poate îneca ChatGPT?
• ChatGPT: cele mai recente știri, controverse și sfaturi pe care trebuie să le cunoașteți
• Traficul site-ului ChatGPT a scăzut pentru prima dată
• Funcția de navigare Bing de la ChatGPT a fost dezactivată din cauza unui defect de acces la paywall
• Cei mai buni chatbot AI de încercat: ChatGPT, Bard și multe altele