Với sự phổ biến ngay lập tức và sự lan rộng của ChatGPT, chatbot sinh trắc học đã gặp phải một sự tăng trưởng đáng kể về sự quan tâm và sử dụng. Từ Google tung ra Bard cho đến Microsoft triển khai Bing được cung cấp bởi ChatGPT, nhiều ông lớn công nghệ đã đua nhau tạo ra hoặc tích hợp Trí tuệ Nhân tạo vào sản phẩm của họ để tránh bị tụt lại so với đối thủ cạnh tranh. Twitter đầy những luồng bàn luận về các cách tối ưu hóa công việc sử dụng ChatGPT và các công cụ Trí tuệ Nhân tạo khác. Có một bộ phim sitcom vô tận do AI tạo ra dựa trên Seinfeld từng phát sóng trên Twitch và vô số bài viết về việc sử dụng robot chat AI để tạo ra các lời nhắc cho máy tạo nghệ thuật AI. Nói cách khác, nhiều người và công ty đã khai thác các cơ hội mà các công cụ Trí tuệ Nhân tạo như ChatGPT mang lại.
Tuy nhiên, sự vội vàng của các công ty để tận dụng xu hướng Trí tuệ Nhân tạo sinh sản đã gặp phải một vấn đề glaring đối với những người quan tâm đến an ninh và nghiên cứu - hầu hết các chatbot biểu hiện tốt nhất và có thể tiếp cận được thông qua công khai đều là mã nguồn đóng. Điều này có nghĩa là mã nguồn của chúng không hiển thị cho công chúng, vì vậy không có cách nào chắc chắn rằng các công cụ nhất định hoạt động như thế nào và không có cách nào để xây dựng hoặc học hỏi từ đó mà không trả tiền cho công ty sở hữu công cụ cụ thể đó. Đây là lý do tại sao Hugging Face ra mắt HuggingChat - sản phẩm mã nguồn mở thay thế cho ChatGPT.
HuggingChat là một sản phẩm miễn phí và mã nguồn mở của Hugging Face, một công ty Hoa Kỳ chủ yếu cung cấp cho người dùng và cộng đồng các công cụ để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy dựa trên mã nguồn mở và các công nghệ khác. Hiện nay, đây là một nền tảng cho phần mềm mã nguồn mở hỗ trợ cả việc sử dụng riêng tư thông qua các dịch vụ như Private Hub, Hugging Face đã đầy đủ vòng tròn từ khi thành lập với một chatbot, có thể giải thích sự thành công của HuggingChat. HuggingChat là kết quả của sự hợp tác giữa Hugging Face và Large-scale Artificial Intelligence Open Network. HuggingFace đã sử dụng mô hình LLaMa được tạo ra bởi Trợ lý Mở LAION, mà HuggingChat về cơ bản là một giao diện người dùng. Lợi ích là từ nền tảng này, người dùng có thể truy cập đầy đủ vào cách thức hoạt động bên trong của các mô hình cốt lõi, dữ liệu huấn luyện và HuggingChat, sao chép và cải tiến chúng.
Tính đến tháng 4 năm 2023, HuggingChat có 30 tỷ tham số, so với 175 tỷ tham số của GPT 3.5 và 1 nghìn tỷ tham số của GPT 4 đồn đại. Mặc dù điều này có thể nhạt nhòa so với đối thủ ẩn, Hugging Face cho biết đây là chatbot AI mã nguồn mở hiệu quả nhất. Họ cũng lên kế hoạch phát triển tất cả các mô hình chatbot chất lượng tốt trong tương lai để mở rộng hơn LLaMa.
Nếu bạn đã sử dụng ChatGPT, giao diện người dùng của HuggingChat sẽ rất quen thuộc, có một hộp văn bản ở phía dưới cửa sổ và một lịch sử các lời nhắc trước đó ở phía trái. Tương tự như với ChatGPT, bạn gõ lời nhắc của mình, nó mất một hoặc hai giây, sau đó bắt đầu viết phản hồi của nó khi bạn theo dõi.
Đối với chất lượng của các phản hồi được cung cấp bởi HuggingChat và ChatGPT cho các truy vấn chung, ChatGPT dường như vượt trội hơn. Tuy nhiên, điều này có thể thay đổi tùy thuộc vào chất lượng của lời nhắc mà bạn cung cấp và liệu bạn có ép nó dựa trên vật liệu mới mà có thể nằm ngoài bộ dữ liệu của nó hay không.
Nhiều nguồn tin đã phát hiện ra rằng HuggingChat dễ bị bị động, tức là tạo ra một phản hồi tự tin nhưng chỉ là tầm bậy tốt nhất và vô nghĩa tệ hại nhất. Dữ liệu huấn luyện của nó có thể cần được làm sạch, vì các câu trả lời của nó cho các lời nhắc có chủ đích khiêu khích cho thấy sự thiếu an toàn tương đối so với ChatGPT. Điều này có thể do một loạt các lý do, bao gồm việc dữ liệu huấn luyện được thu thập thông qua đám đông. Model mà HuggingChat sử dụng được tạo ra với phương pháp huấn luyện được biết đến là học tăng cường từ phản hồi của con người, sử dụng một tập câu hỏi và các câu trả lời được xác nhận bởi con người để huấn luyện AI để tuân theo các yêu cầu được đưa cho nó. Phương pháp này khiến nó đặc biệt dễ bị ảnh hưởng bởi các thiên lệch của các thành viên tham gia và những thiên lệch được tạo ra bởi sự cấu thành của nhóm.
Liên quan đến các phản hồi cho các truy vấn dựa trên nhiều nhiệm vụ cụ thể như yêu cầu mã hóa, HuggingChat thực hiện tốt hơn nhưng vẫn khác biệt so với ChatGPT 3.5 và 4. HuggingChat sẽ trả về toàn bộ mã một lần khi được yêu cầu mã, trong khi ChatGPT sẽ trả về các hướng dẫn chi tiết cùng với mã được yêu cầu. Đối với hiệu suất của mã chính nó, nó có thể thay đổi tùy thuộc vào lời nhắc cụ thể.
HuggingChat cũng cố gắng khác biệt hơn so với đối thủ bằng cách tích cực phát triển những tính năng mà các nhà sáng lập Hugging Face đã tích hợp vào chatbot đầu tiên của họ dành cho thanh thiếu niên - cá nhân hóa và thiết lập một "liên kết chân thành" với người dùng. Một lần nữa, điều này có thể khác nhau tùy thuộc vào khả năng thiết lập liên kết chân thành với một chatbot mà ra những điểm nhắc về incel hoặc tuyên bố đã tỉnh dậy bên trong một chiếc hộp.
Sau quá trình phát triển ít thời gian hơn và với ít tham số hơn rất nhiều so với ChatGPT, có vẻ như HuggingChat có một cơ sở tốt, nhưng thiếu sự hoàn thiện và khả năng mà ChatGPT 3.5 và 4 sở hữu. Điểm mạnh nhất của nó chính là hoàn toàn mã nguồn mở, điều đó có nghĩa là nó có thể được cải tiến đáng kể trong tương lai và sẽ dễ dàng hơn để kiểm soát khi điều gì đó sai, khác với đối tác mã nguồn đóng. Tuy nhiên, đối với hầu hết người dùng, tính minh bạch và tùy chỉnh của HuggingChat sẽ không thể sánh bằng khả năng của ChatGPT."
