Hugging Face ha annunciato il lancio degli Hugging Chat Assistants personalizzabili di terze parti. Questa nuova offerta gratuita consente agli utenti di Hugging Chat, l’alternativa open source a ChatGPT, di creare facilmente chatbot IA personalizzati con capacità specifiche, simili per funzionalità e intenzioni al GPT Builder personalizzato di OpenAI, che però richiede un abbonamento a pagamento a ChatGPT Plus.

Phillip Schmid, Technical Lead e LLMs Director di Hugging Face, ha pubblicato la notizia su X, spiegando che gli utenti possono costruire un nuovo assistente personale di chat di Hugging Face in 2 clic. Schmid ha anche apertamente paragonato le nuove funzionalità alle GPT personalizzate di OpenAI. Tuttavia, oltre al fattore gratuità, l’altra grande differenza tra Hugging Chat Assistant e GPT Builder e GPT Store è che questi ultimi strumenti dipendono interamente dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) GPT-4 e GPT-4 Vision/Turbo di proprietà di OpenAI.

Hugging Face

Gli utenti di Hugging Chat Assistant, invece, possono scegliere quale dei numerosi LLM open source desiderano utilizzare tra Mixtral di Mistral e Llama 2 di Meta.

Questo è in linea con l’approccio generale di Hugging Face all’intelligenza artificiale, che offre agli utenti un’ampia gamma di modelli e framework diversi tra cui scegliere, e con lo stesso approccio adottato per Hugging Chat, per la quale gli utenti possono scegliere tra diversi modelli open source. Come OpenAI con il suo GPT Store lanciato il mese scorso, anche Hugging Face ha creato un archivio centrale di assistenti di Hugging Chat personalizzati da terze parti che gli utenti possono scegliere e utilizzare nel loro tempo libero.

Alcuni utenti della comunità dell’IA open source hanno accolto positivamente questa novità di Hugging Face soprattutto per il modello open source e per il fatto che è del tutto gratuita, ma hanno anche sottolineato che, rispetto ai GPT personalizzati di OpenAI, i Chat Assistant di Hugging Face non supportano la ricerca sul web e la retrieval augmented generation (RAG) e non possono generare i propri loghi (i GPT possono invece farlo grazie a DALL-E 3).