Proyecto de código abierto de la semana de SD Times: STORM

STORM es un proyecto de código abierto capaz de investigar y desarrollar un informe completo sobre un tema, completo con fuentes. Se originó a partir de un artículo de Stanford. Según los investigadores de Stanford, existe una desconexión en línea entre «la gran cantidad de información accesible y lo que un individuo puede asimilar de manera realista». Explicaron que, si bien los modelos generativos de IA pueden generar información, en realidad contribuyen más al problema al crear aún más información para analizar. “Este proyecto de investigación explora la creación de un agente de curación de conocimientos que pueda buscar un tema de forma proactiva, organizar información y presentar los conocimientos más relevantes de una manera fácil de leer. Se espera que STORM pueda proporcionar un buen punto de partida para el descubrimiento de conocimientos y liberar el aprendizaje profundo del laborioso proceso de búsqueda”, afirma el sitio web de Stanford. Divide el proceso de generación de informes en dos fases: preescritura y redacción. En la fase previa a la redacción, STORM recopila información de Internet, recopila citas y crea un esquema. En la fase de redacción, STORM utiliza ese esquema y citas para crear un artículo similar a Wikipedia. Realiza investigaciones utilizando dos estrategias. Una es mirar artículos sobre temas similares y luego usar esa información para afinar el proceso de formulación de preguntas. La otra es simular una conversación entre un escritor de Wikipedia y un experto en el tema, lo que permite al modelo actualizar continuamente su comprensión del tema y hacer preguntas de seguimiento relevantes. El artículo original en el que se anunció STORM fue Ayudando a escribir artículos similares a Wikipedia desde cero con modelos de lenguaje grandes por Yijia Shao, Yucheng Jiang, Theodore A. Kanell, Peter Xu, Omar Khattab y Monica S. Lam. Al momento de escribir este artículo, el proyecto tiene 3.3k estrellas en GitHub y se ha bifurcado 323 veces. Se puede encontrar en GitHub aquí.

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