Estás leyendo la publicación: Databricks anuncia a Dolly, otro competidor ChatGPT de código abierto “económico”
La semana pasada se habló de un producto tipo ChatGPT llamado Alpaca, cuyo entrenamiento cuesta cientos de veces menos que los modelos OpenAI debido al uso de información sintética generada mediante GPT. ahora conoce Muñequita, un clon de Alpaca llamado así por el clon de la oveja Dolly, cuya misión es democratizar el acceso a grandes modelos de lenguaje. Programadores en Databricks decir que Dolly puede recibir capacitación sobre una pequeña cantidad de información por solo $ 30 y 3 horas de trabajo. En este caso, no necesita una supercomputadora por varias decenas de miles de dólares.
Se espera que Dolly cambie las reglas del juego en el campo del procesamiento del lenguaje natural, ya que permitirá a las pequeñas empresas y a las personas desarrollar sus propios modelos de lenguaje sin arruinarse. Esta democratización del acceso a grandes modelos de lenguaje podría dar lugar a un aumento de la innovación y la creatividad en el campo de la IA.
Dolly fue creado en base al 2020 Eleuther modelo de lenguaje, que tiene solo 6 mil millones de parámetros en comparación con 135 mil millones en GPT. El modelo antiguo se modificó con la ayuda de la información recibida de la Alpaca mencionada anteriormente, y se logró la capacidad de seguir las indicaciones del usuario, que no estaba en la versión original. Ahora puede funcionar como un chatbot, generar texto y generar ideas sobre un tema determinado.
A pesar de tener solo 6 000 millones de parámetros, Dolly ha demostrado un rendimiento impresionante en tareas lingüísticas y tiene el potencial de ser una alternativa más eficiente y rentable a modelos más grandes como GPT. Con mayor desarrollo y capacitación, Dolly podría convertirse en una herramienta valiosa para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.
A partir de esto, Databricks parte de la suposición de que la genialidad del mismo ChatGPT está precisamente en la calidad de la información sobre la que se entrenó el chatbot y no en el avance técnico del modelo en sí. Después de todo, Dolly, explican los desarrolladores, aprendió habilidades similares en muy poco tiempo, aunque no a un nivel tan alto. Esto destaca la importancia de los datos de capacitación de alta calidad en la creación de chatbots efectivos. También sugiere que los avances técnicos en el procesamiento del lenguaje natural pueden no ser siempre el factor clave para mejorar el rendimiento del chatbot.
- El modelo de lenguaje ChatGPT de OpenAI está agregando nuevos complementos para expandir sus capacidades. Estos complementos conectan ChatGPT con aplicaciones de terceros, lo que le permite recuperar información en tiempo real y basada en el conocimiento, así como realizar acciones como reservar un vuelo o pedir comida. Los desarrolladores pueden acceder a la documentación para crear sus complementos, y ChatGPT actúa como un llamador API inteligente mediante el uso de la especificación API y las descripciones en lenguaje natural.
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