HuggingFace:开源聊天机器人平台的崛起
文章主题:Hugging Face, ChatGPT, NLP, 开源
4月25日,构建了大型开源社区的AI初创公司Hugging Face(抱抱脸)宣布推出开源聊天机器人HuggingChat。与ChatGPT类似,HuggingChat可以完成一些复杂的生成任务,包括编写代码、起草电子邮件、创作歌词等等,号称“开源版Android应用商店”。HuggingChat不仅开源,而且免费,点进网页即可实现与HuggingChat丝滑畅聊。
著名人工智能专家、英伟达AI科学家Jim Fan对HuggingChat的表现予以高度评价,将其视为ChatGPT开源版的有力竞争者。他还表示,若将HuggingChat进一步开发成应用软件,那么相较于OpenAI,Hugging Face具备更多优势。
ChatGPT的问世,无疑给聊天机器人领域带来了翻天覆地的变化,其卓越的功能让人叹为观止。然而,目前OpenAI却几乎不会考虑将其开源。面对这样的挑战,开源社区并没有因此气馁,反而积极行动,致力于 catch up with ChatGPT。其中,Meta开源的LLaMA系列模型以及其二次创作等,都展现出了与ChatGPT相当的实力。这种精神,正是我们需要学习和借鉴的地方。
公司估值达20亿美元
Hugging Face,这家成立于2016年的公司,与同时代的创业公司相似,初期便投身于聊天机器人的研发领域。在其初期阶段,Hugging Face推出了一个专为青少年设计的聊天机器人应用程序。这个应用利用了AI技术来生成表情和幽默笑话,以此为青少年提供情感支持和娱乐服务。例如,当用户发送自拍照或表示出悲伤的情绪时,聊天机器人能够做出相应的回应。
尽管公司的进展并未取得显著的突破,但 founder 仍决定转向 NLP 领域的聊天机器人训练,以期打破僵局。为了实现这一目标,他们还创建了一个底层库,用于整合各类机器学习模型和数据集,并以开源项目的形式公开发布。
无心插柳柳成荫,Hugging Face正在迅速崭露头角。尽管聊天机器人已经在App Store中下架,但Hugging Face却在GitHub上成为了增长最快的机器学习库。其Transformer开源库目前已有96302个Star以及20000多个分支。除此之外,Hugging Face还积极提交共享了166894个训练模型和26900个数据集。
成立六年多时间里,Hugging Face估值一路冲高。在去年的C轮融资中,公司估值达20亿美元,由Lux Capital领投,红杉基金等跟投,NBA球星杜兰特也入股了。
对于这家公司的创始团队,他们都是在硅谷有着丰富创业经验的老将。他们的CEO Clément Delangue曾经创建了笔记应用VideoNot。而他们的CTO Julien Chaumond则是在大学毕业后就选择在硅谷开展创业活动,他在2015年结束了他的创业生涯,转行投身于人工智能的开发工作。至于他们的首席科学家Thomas Wolf,则是自然语言处理领域的专家。
某种程度上,Hugging Face是在构建人工智能领域的“GitHub”,让其成为一个由社区开发者驱动的开源平台。
图片来源:视觉中国
人工智能“iPhone时刻”已到?
据证券时报4月26日报道,有关生成式AI对行业的影响,英伟达创始人兼CEO黄仁勋称人工智能“iPhone时刻”已经到来。对此,IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰表示认同:“ChatGPT的出现,实现了与消费者的自然对话,生成式AI五年或十年以后有可能相当于iPhone对移动互联网产生的影响。”
武连峰告诉记者,任何一个新技术对市场的影响无非三大层面:一是创造新商业模式、产品或者服务;二是改造传统行业,降本增效;三是颠覆传统行业。
“生成式AI的核心是技术和业务深度融合,从量变发展到质变,我认为生成式AI,可能成为新的入口或者是操作系统。”武连峰举例说,Notion是一款笔记程序,以前没有ChatGPT的时候,它主要是做笔记的功能,但接入ChatGPT后,可以直接让它帮助列演讲提纲,将AI、笔记功能完美结合在一块了。
另外,在武连峰看来,生成式AI另一个方向往Open AI安装插件,类似于微信小程序,现在有十几个插件。ChatGPT如果变成用户对话入口,并装上插件,用户采用自然语言对话,就可以完成所有功能,包括支付、打车、订餐,统统集成进去。“因此,生成式AI可能变成一个新的入口或者操作系统,ChatGPT的核心是生成式AI。”武连峰表示。
据了解,操作系统下接硬件,上接应用,如果生成式AI都能像基础操作系统或成为一个软件接口,那么各行各业的应用开发者都可以根据自己需要选择适配生成式AI所具备的参数,再通过后期训练以及代码优化、加工等,封装成市场化应用产品,这样的程序开发既简单又高效,且不再需要做AI那部分程序开发,就能自动接入生成式AI所具备的AI能力。
萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊对记者表示,生成式AI的应用型开发远比大模型基础开发更简单,更依赖企业在特定产业积累的专业技能,成本较低,效益明显,而且投入资金可以根据研发产品的目标进行弹性调整,也适合中小企业参与。
武连峰也提到,生成式AI从C端破圈以后慢慢会往B端渗透,无论是垂直AI或未来的通用AI,接下来还可能向量子计算、元宇宙和web3.0进一步延伸。
每日经济新闻综合证券时报、公开消息
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