Chatbotul de la OpenAI a fost prezentat ca fiind cel mai performant model lingvistic mare (LLM) de acest tip, încorporând mai multe surse de date, inclusiv internetul, cărți, articole și reviste.
Este capabil să ofere utilizatorului răspunsuri la aproape orice întrebare, precum și să se revizuiască și să se corecteze dacă este necesar și – așa cum a fost încercat și testat de mai mulți utilizatori pe diverse platforme de socializare – să se angajeze în dezbateri cu utilizatorul său.
Dar cursa tehnologiei se întețește, iar companiile europene au creat rivali ai ChatGBT.
Starcoder
Dezvoltat de Hugging Face și ServiceNow, Starcoder este specializat în generarea de cod pentru dezvoltatori.A fost creat mai mult pentru a rivaliza cu roboți de chat precum Bard AI și Amazon CodeWhisper.
Potrivit unei postări recente pe blogul ServiceNow, preluată de Euronews, StarCoder poate aduce aplicații de tip pair-programming, precum inteligență artificială generativă, cu capacități care includ text-to-code și text-to-workflow.Compania Hugging Face are sedii la Paris și New York și este condusă de antreprenorii Clement Delangue și Julien Chaumond.
Neuroflash
Neuroflash, cu sediul în Germania, se prezintă ca fiind “generatorul de text și imagini cu inteligență artificială nr. 1 din Europa”, cu aproape o jumătate de milion de utilizatori care se bazează pe serviciile sale.
A lansat primul său “scriitor IA” în martie 2022, cu câteva luni înainte ca ChatGPT să ajungă pe piață.
Combinând big data, procesarea limbajului natural, învățarea automata, Neuroflash “poate ajuta companiile să creeze conținut care să le susțină identitatea și poziționarea mărcii”.Tehnologia a fost concepută cu precădere pentru a-i ajuta pe profesioniști cu limbajul scris, făcându-le munca mai rapidă și mai ușoară.
Aleph Alpha
Start-up-ul german Aleph Alpha încearcă să descopere inteligența artificială “explicabilă și verificabilă”, deoarece “lipsește în prezent altor modele”.
De exemplu, în timp ce modele precum ChatGPT și GPT-4 ne pot oferi răspunsuri, poate fi dificil pentru utilizatorul final să înțeleagă procesul prin care au trecut altgoritmii pentru a ajunge la concluzia finală.
Acest lucru limitează funcționalitatea acestor sisteme atunci când vine vorba de profesii precum dreptul și medicina.Aleph Alpha a dezvoltat AtMan – o funcție compatibilă cu LLM-urile sale Luminous. Funcția face ca rezultatele să poată fi explicate, precum și să elimine prioritatea surselor care nu sunt de încredere.
“AtMan (manipularea atenției) este metoda noastră de a manipula atenția unei secvențe de intrare (poate fi un token, un cuvânt sau chiar o întreagă propoziție) pentru a orienta predicția modelului într-o direcție contextuală diferită”, explică compania.”Cu AtMan, puteți manipula atenția în ambele direcții, fie suprimând, fie amplificând o secvență de intrare”.