大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~
DALL·E3是OpenAI推出的文本生成图片服务,背后也是一个文生图大模型。此前,该模型只能通过对话的方式让模型生成图片结果。无法通过配置信息控制模型输出的效果,包括风格、比例等。而最新的截图显示,OpenAI可能即将推出DALL·E Controls功能,可以从不同的方面来控制图片生成的效果。
在最新的ChatGPT的前端代码中,有网友发现了一个OpenAI隐藏的或者正在测试的功能,即在ChatGPT的对话中可以@ 任意GPTs商店中公开的GPTs,然后由这个GPTs为用户当前的对话进行回复,这个功能不需要用户离开当前对话页面。这意味着在一次对话中,我们可以与几百万个不同的GPTs同时协作聊天,就像一个巨大的聊天群,里面有无数个各种各样的GPT一起为你解决问题。
OpenAI的CEO Sam最近参加了世界经济论坛,发表了几场演讲。有网友听了完整的Sam的4-5场演讲,并从中抽取了Sam关于GPT-5相关的论述。从中我们可以看到未来GPT-5可能的样子。这里为大家总结翻译一下。
OpenAI今天开放了ChatGPT的Team版本的订阅计划,相比较普通的Plus会员版本,Team版本的计划价格更贵,但是可以使用更多的GPT-4额度。不过,与此前传闻比较少了很多功能,唯一比较吸引人的就是更多的GPT-4使用额度了。最少两个人合买。
在1月8日的ChatGPT网站的接口中,有人发现OpenAI增加了按年订阅的选项。接口返回的信息表示,ChatGPT的按年付费200美元即可,折算之后每个月大约16.66美元,一年立省40美元~
GPTs是OpenAI推出的用户自定义的GPT功能,这里的GPTs可以认为是specific GPT。用户创建GPTs主要是通过OpenAI提供的GPT Builder完成。GPT Builder提供的最基本的能力就是基于对话的方式来帮助用户创建GPTs。那么,这个对话式的GPT背后的指令是什么?官方设置了什么样的Prompt来让GPT帮助普通用户建立GPTs呢?本文基于官方最新的博客介绍一下。
OpenAI在2023年3月份发布了GPT-4,10个月过去了,目前也没有任何一家产品或者模型可以打败GPT-4。但是,很多人都对2024年抱有非常好的期待,认为2024年会出现能与GPT-4竞争的大模型。包括MistralAI的CEO也说他们会在2024年发布性能媲美GPT-4的大模型。但是,Google前AI研究人员,GalileoAI的联合创始人认为2024年也不会出现这种情况。
网络流传了一张疑似GPT-4.5的定价截图,引爆了很多人的讨论。但是,目前没有人可以确定真假。
最近一段时间,很多人普遍反映GPT-4变得懒散和愚笨,很多此前可以回答的问题在最近一段时间都无法回答,或者回答比较简单。为此,OpenAI官方也在前几天发布信息说的确收到了这样的信息,但是模型并没有在最近一个多月更新过,所以他们也在好奇是什么原因。而今天的一些测试表明,GPT-4模型会像人一样在不同的时间段有不同的效率。
OpenAI发布的产品中,有2个产品可以用来将GPT当作一个类似AI Agent工具使用,同时支持接入自定义的接口和数据。那就是GPTs和Assistant API,前者可以在界面直接操作,后者则是一个API,两者功能接近,为了让大家更加清晰理解二者区别,OpenAI官方最近发布了二者的解释。
谷歌在几个小时前发布了Gemini大模型,号称历史最强的大模型。这是一系列的多模态的大模型,在各项评分中超过了GPT-4V,可能是目前最强的模型。
AIPRM的工作人员最近发现ChatGPT的客户端隐藏内置了一个新的debug特性,可以提高ChatGPT对话的问题调试功能。这个特性包含非常多的功能。同时,最新的截图显示ChatGPT Team版本计划可能延迟但没有取消。
在OpenAI的首次开发者大会上,OpenAI发布了诸多的新功能。但是,ChatGPT目前一个非常难用的功能就是历史记录查询。当前,ChatGPT的历史对话是ChatGPT自动取名标题之后放在左侧,而新截图显示,ChatGPT可能即将上线一个新功能来改进这个管理。
GPTs是OpenAI在其开发者日发布的一项最新的个性化GPT功能。所有人可以基于现有的GPT-4,配合网络流量、文件访问等功能,上传自己的数据,对接自己的接口来构建个性化的GPT,并对外提供服务。那么,2周后的今天GPTs的发展怎么样?有哪些受欢迎的GPTs被大量使用?本文结合各方数据介绍一下当前GPTs的情况。
最近自定义GPTs非常火热,出现了大量的自定义GPT,可以完成各种各样的有趣的任务。DataLearnerAI目前也创建了一个DataLearnerAI-GPT,目前可以回答大模型在不同评测任务上的得分结果。这些回答是基于OpenLLMLeaderboard数据回答的。未来会考虑增加更多信息,包括DataLearner网站上所有的大模型博客和技术介绍。
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为什么大语言模型的训练和推理要求比较高的精度,如FP32、FP16?浮点运算的精度概念详解
2018年7月份以来最好的机器学习的Github库和Reddit帖子
评测结果超过GPT-4,Anthropic发布第三代大语言模型Claude3,具有多模态能力,实际评测表现优秀!
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OpenAI的GPT模型API接口新增的top_logprobs和logprobs参数是什么?有什么用处?为什么说这个参数可以帮助我们减轻大模型幻觉问题