Baize : Un modèle de chat open-source

Baize est un modèle de chat open-source développé par l'UCSD (Université de Californie à San Diego) et l'Université Sun Yat-sen. Ce modèle vise à faciliter la génération d'un corpus de conversation multi-tours en utilisant ChatGPT et à l'utiliser pour affiner un modèle LLaMA, aidant ainsi à créer des chatbots améliorés avec un temps d'apprentissage réduit.

Baize sur Hugging Face

Comment fonctionne Baize ?

Baize fonctionne en deux étapes principales :

  1. Générer un grand corpus de données de chat à plusieurs tours en exploitant ChatGPT.
  2. Utiliser le corpus généré pour affiner le modèle LLaMA.

Collecte de données avec ChatGPT Self-Chatting

Baize utilise ChatGPT pour construire le corpus de chat en utilisant un processus appelé "self-chatting" dans lequel ChatGPT a une conversation avec lui-même. Les questions de StackOverflow et Quora sont utilisées comme points de départ pour les sessions de chat.

Fine-tuning dans des environnements à faibles ressources

Baize utilise Low-Rank Adaptation (LoRA) pour affiner le modèle LLaMA tout en minimisant les efforts de modération des conversations.

Avantages et limites de Baize

Avantages

Baize présente plusieurs avantages :

  • Haute disponibilité et pas de restriction sur le nombre d'appels API.
  • Support intégré pour la modération.
  • Génération de corpus de chat.
  • Accessibilité dans des environnements à faibles ressources.
  • Applications spécifiques à un domaine.
  • Reproductibilité et personnalisation.

Limites

Comme pour tous les modèles de chat basés sur LLM, Baize présente certaines limites :

  • Informations inexactes dans les réponses.
  • Difficulté à obtenir des informations à jour.
  • Biais et toxicité potentiels.

Conclusion

Pour en savoir plus sur Baize, essayez la démo sur HuggingFace Spaces ou exécutez-la localement. Avec l'apparition régulière de nouveaux projets basés sur ChatGPT, il peut être difficile de suivre ces avancées rapides. Néanmoins, nous sommes impatients de découvrir ce que nous réserve l'avenir de l'IA générative.