OpenChatKit是一个强大的开源工具，为不同应用提供专门或通用的聊天机器人的创建基础。该工具包包括一个经过调整的、拥有200亿参数的语言模型、一个拥有60亿参数的模型以及一个可扩展的检索系统，可以包括来自自定义库的最新响应。它是在Together、LAION和Ontocord.ai合作的OIG-43M训练数据集上训练的。这不仅是一个模型发布，而且是一个开源项目的开始。我们发布了一组工具和流程，以进行社区贡献的持续改进。
在这个项目中，你可以找到以下内容的代码：
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训练OpenChatKit模型
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使用模型进行推理测试
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使用检索索引扩展模型
在开始之前，你需要安装PyTorch和其他依赖项。
OpenChatKit的基础模型是GPT-NeoXT-Chat-Base-20B，它是GPT-NeoX的一个 fine-tuned 版本，用于对话数据集。我们在Huggingface上发布了该模型的预训练权重togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B。
该聊天模型是在LAION、Together和Ontocord.ai创建的OIG数据集上进行训练的。你可以通过在repo的根目录下运行以下命令从Huggingface下载该数据集：
python data/OIG/prepare.py
在训练之前，你需要从Eleuther AI下载GPT-NeoX-20B，并将其准备好进行微调。在repo的根目录下，运行以下命令：
python pretrained/GPT-NeoX-20B/prepare.py
为了微调GPT-NeoXT-Chat-Base-20B，你可以使用 training/finetune_GPT-NeoXT-Chat-Base-20B.sh 脚本来配置和运行训练循环。在下载数据集和基础模型之后，运行以下命令：
bash training/finetune_GPT-NeoXT-Chat-Base-20B.sh
默认情况下，训练脚本只是打印损失，但它也可以使用loguru输出指标或将其报告给Weights & Biases。
你可以使用以下命令将权重转换为Huggingface格式，以便使用该模型执行推理：
mkdir huggingface_models && python tools/convert_to_hf_gptneox.py --ckpt-path model_ckpts/GPT-Neo-XT-Chat-Base-20B/checkpoint_5 --save-path /huggingface_models/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B --n-stages 8 --n-layer-per-stage 6
为了测试该模型，OpenChatKit提供了一个简单的命令行测试工具来与机器人进行交互。你可以通过以下命令来启动测试工具：
python inference/bot.py
如果要从Huggingface仓库加载基础模型，可以使用以下命令：
python inference/bot.py --model togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B
OpenChatKit还提供了一个检索增强模型的实验性功能，可使用维基百科索引查询。你可以通过以下命令来下载维基百科索引：
python data/wikipedia-3sentence-level-retrieval-index/prepare.py
在启动检索增强模型之前，你需要使用以下命令启动OpenChatKit测试工具：
python inference/bot.py --retrieval
当模型和索引加载完毕后，所有查询都将与额外的上下文进行增强。
总之，OpenChatKit是一个非常有用的开源工具，可以帮助你快速创建不同类型的聊天机器人，并提供各种训练和测试工具。它是一个活跃的开源项目，社区可以不断改进它。
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(注：非原生的chatGPT,原生chatGPT是不允许的，使用的openAI的接口）
chatGPT和openAI的text-davinci-003模型区别，博文中有介绍。
openAI接入微信公众号后台源码，可运行。
配合公众号，可实现在公众号聊天窗口发消息，收到AI的回答。
无超时和使用次数限制。
只需修改下个人的api-key和公众号key
测试和使用效果参照博客，绝对可行：
https://blog.csdn.net/yyz_1987/article/details/128946637?spm=1001.2014.3001.5502
nodejs、openai、免费开源可商业运营的ChatGPT网页源码v1.2.2 商业付费变现。
后台管理系统，可对用户，Token，商品，卡密等进行管理
精心设计的 UI，响应式设计
极快的首屏加载速度（~100kb）
支持 DALL·E 模型绘画，GPT4 等应用
海量的内置 prompt 列表，来自中文和英文
一键导出聊天记录
支持自定义API地址（如：openAI / API2D）
Node 版本: node 需要 ^16 || ^18 || ^19 版本（node >= 16.19.0），可以使用 nvm 管理本地多个 node 版本。
数据库: MYSQL + Redis
两个域名: 一个用作前端，一个用作后端跳转
## 安装依赖（注意先安装好 node 及 yarn）
以及 yarn）
yarn install
## 打包
yarn build
将打包好的 dist 目录上传到服务器，将网站目录指向 dist 文件夹即可
需额外在伪静态中添加
location / {
try_files $uri $uri/ /index.html;
开源React聊天小部件
ChatKit是一个开放源代码库，可让您创建一个Chat Widget并将其连接到任何后端，例如Chatbot / NLP / Live Chat引擎或Messenger。
用React和Storeon制作。
该存储库包含开发ChatKit所需的所有组件。
:globe_showing_Americas:
:open_book:
:joystick:
:two_hearts:
基于React的组件
Facebook
LiveTex
ChatKit库
在开始使用ChatKit之前，必须在计算机上安装以下软件：
吉特使用说明书在这里。
Node.js。 使用说明书在这里。
NPM 。 使用说明书在这里。
元。 使用说明书在这里。
Meta NPM说明手册在这里。
要安装ChatKit，请在终端中运行以下命令：
git clone
ChatKit
ChatKit 是由 LeanCloud 官方推出的、基于 开发并封装了简单 UI 的聊天套件。它可以帮助开发者快速掌握 LeanMessage 的技术细节，轻松扩展和实现常用的聊天功能。
ChatKit 是一个免费且开源的项目组件，提供完全自由的授权协议，开发者可以对其进行任意的自定义和二次封装。ChatKit 的底层依然基于 LeanCloud 为各平台推出的 SDK，其最大特点是把聊天常用的一些功能配合 UI 一起提供给开发者。
使用方法请参考。
普通聊天消息
LeanCloud 即时通讯支持发送普通的文本、图片、音频、视频、文件和地理位置消息，支持直接发送二进制消息，并且还支持开发者扩展自己的消息类型。我们支持单聊、群聊、不限人数的开放聊天室，以及临时聊天室和系统对话（公众账号）。与其他 IM 服务不同的是，LeanCloud 即时通讯服务提供给你最大的灵活性和
例如，谷歌的 PaLM 在医学答案上达到了约 50% 的准确率，但通过添加指令支持和微调医疗特定信息，谷歌创建了 Med-PaLM，其准确率达到了 92.6%。定性地，它在 HELM 基准测试中的得分高于其基础模型 GPT-NeoX，尤其是在涉及问答、提取和分类的任务上。请务必进行事实核查，并在可能的情况下提供包含更正信息的反馈。
社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。ChatGPT的开源平替来了，源代码、模型权重和训练数据集全部公开。它叫OpenChatKit，由前OpenAI研究员共同打造。效果是这样儿的：可以用简单的语言解释机器学习的概念，也可以回答测试者提出的第二个小问题。，时长00:30信息提取也难不倒它，比如将一大段计划用表格表示。
Cryptocat 是一个开源基于Web的即时消息聊天应用程序。与其它即时聊天工具不同之处在于，它主要关注确保通信是进行加密过和私人化的。
Cryptocat 基于PHP开发，除了静态文件(CSS, JS和图片)外，只有单独
基于审核模型的评估，聊天机器人可以将输入的内容限制在经过审核的主题上。例如，谷歌的 PaLM 在医学回答上达到了大约 50% 的准确率，但是通过添加指令支持和对医学特定信息的微调，谷歌创造了 Med-PaLM，其准确率达到了 92.6%。自 2020 年 7 月成立以来，该团队先后开源了基于 GPT-3 的、包含 60 亿参数的 NLP 模型 GPT-J，类 GPT 的。一个参数量达 20B 的开源模型，该模型基于 EleutherAI 的 GPT-NeoX-20B，在 4300 万条指令上进行了微调；
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIChatGPT的开源平替来了，源代码、模型权重和训练数据集全部公开。它叫OpenChatKit，由前OpenAI研究员共同打造。效果是这样儿的：可以用简单的语言解释机器学习的概念，也可以回答测试者提出的第二个小问题。信息提取也难不倒它，比如将一大段计划用表格表示。据悉，OpenCh...
比如用逻辑回归写了个代码，预处理部分写了函数，然后从sklearn调用Logistic_regression，然后fit,predict,然后到svm部分呢，预处理部分写了个代码，然后又调用sklearn svm.fit ,predict,问题是预处理部分的代码都很类似。如果是在初始阶段就大量的学习理论，只会对要学习的东西感到痛苦，这个有什么用啊？本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调(fine-t...
由于最近项目的需求，正好要做一款涉及聊天的APP，所以优先考虑到了ChatKit这款强大的开源组件，同时它提供完全自由的授权协议，支持二次开发。但是通过看官方的文档，发现它在其中集成了很多的胶水函数，在我真正实现起来还是有很多不容易的地方。
所以在这里我把整个流程框架和一些基础点列出来，也算对项目过程的一个小总结。可以在这里获取组件Demo：git clone –depth=1 https://g
