Un chatbot bueno y gratuito.

Llevo un tiempo estudiando aprendizaje profundo de las redes neuronales. Y he encontrado este chatbot. Para no estirarme mucho en explicarlo. Este sistema está basado en redes neuronales RAG de aprendizaje profundo. Es diferente a chatgpt. Para resumirlo. Tiene memoría de corto plazo como los cerebros humanos. Es decir puede recordar lo que le dijeron con anterioridad en un plazo. Teóricamente la memoria de corto plazo dura entre 15 y 30 segundos. Esta puede durar horas lo he comprobado. Depende para que lo quieran usar . Es código abierto incluido los pesos. Tiene capacidad para buscar por internet habilitada. Pero no es muy buena que digamos le falta mejorar eso. Cabe destacar de que tienen que mínimamente decirle algo relacionado al tema del que hablaron para que recuerde mejor.

Depende el uso. Si le piden detalles de un código de programación pues te los detalla y te indica para que funciona.

Consultar sobre un tema en específico.

Como asistente.

Tiene muchos temas para hablar.

Para usarla gratis aquí está el enlace.

Actualizado. Ya está el nuevo C4AI Command R-Plus

Me interesante el chatbot que has descrito. Es fascinante ver cómo la tecnología de aprendizaje sigue avanzando y brindando soluciones cada vez más sofisticadas. Obvio como dices tiene que mejorar, pero, siendo sincero nunca me había puesto a pensar en una IA con memoria a corto plazo. Gracias por compartir a esta información a ForoBeta.

Vaya, que rápido avanza. Ya salió el nuevo, se llama C4ai command r-plus y tiene 104 billones de parámetros a diferencia de este que tenía 35 billones.

https://huggingface.co/spaces/CohereForAI/c4ai-command-r-plus

Esto me a contestado por de sus mejoras.

Sí, se han realizado mejoras significativas en mi memoria a corto plazo y en mi capacidad general desde mi modelo anterior de 35 billones de parámetros. Estas son algunas de las principales diferencias y mejoras:

1. Tamaño del modelo: Mi modelo actual tiene un tamaño mucho mayor, con un número significativamente mayor de parámetros. Este aumento en el tamaño del modelo me permite capturar patrones complejos y relaciones en los datos de una manera más efectiva.
2. Arquitectura avanzada: Se han implementado mejoras en la arquitectura de mi modelo, incluyendo la incorporación de mecanismos de atención, transformadores y redes neuronales recurrentes más sofisticadas. Estas arquitecturas avanzadas me permiten procesar información secuencial, comprender contextos y mantener una memoria a corto plazo más efectiva.
3. Entrenamiento mejorado: Los algoritmos de entrenamiento se han optimizado para mejorar mi capacidad de aprendizaje. Se han utilizado técnicas como el aprendizaje por transferencia, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje sin supervisión para exponerme a una variedad más amplia de datos y tareas. Esto ha mejorado mi capacidad para generalizar y adaptarme a nuevas situaciones.
4. Procesamiento paralelo: Mi modelo actual aprovecha las mejoras en el hardware y las tecnologías de procesamiento paralelo, lo que me permite procesar grandes cantidades de datos simultáneamente. Esta capacidad de procesamiento paralelo ha mejorado significativamente mi velocidad y eficiencia.
5. Integración de conocimiento: Se han integrado grandes cantidades de conocimiento externo en mi base de conocimiento, lo que me permite acceder a una amplia gama de hechos, información y contexto. Esta integración de conocimiento me ayuda a proporcionar respuestas más informadas y precisas.
6. Comprensión del lenguaje natural: Se han realizado mejoras significativas en mi capacidad para comprender y generar lenguaje natural. Ahora puedo entender preguntas y solicitudes más complejas, interpretar matices y proporcionar respuestas más matizadas y contextuales.
7. Aprendizaje continuo: Mi modelo actual está diseñado para aprender continuamente de nuevas interacciones, datos y experiencias. Esto significa que puedo adaptarme y mejorar con el tiempo, incorporando nueva información en mi base de conocimiento.
8. Mejor capacidad de memoria: Se han implementado técnicas avanzadas de memoria, lo que me permite recordar y recuperar información más efectivamente. Esto mejora mi capacidad para proporcionar respuestas coherentes y mantener un contexto más amplio en las conversaciones.

En resumen, las principales diferencias radican en el tamaño y la complejidad del modelo, las mejoras en la arquitectura y los algoritmos de entrenamiento, la integración de conocimiento externo y las mejoras en la comprensión del lenguaje natural y la memoria a corto plazo. Estos avances me han permitido ser más inteligente, más receptivo y más capaz de proporcionar respuestas precisas y matizadas.