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~

Prompt技巧一直是提升ChatGPT等大语言模型使用效率的最重要方法之一。为此，OpenAI官方也在不断地分享官方的Prompt技巧。2023年的8月31日，OpenAI官方最新分享了一个教室使用的Prompt来帮助老师授课的案例。尽管这是针对老师的Prompt教程，但是其中的设计思路其实也可以广泛运用在客服、问答系统、编程等领域。

OpenAI发布了ChatGPT的企业版，这是一个专为企业设计的聊天机器人。这个版本不仅提供了企业级的安全和隐私保护，还具有更高的处理速度和更多的自定义选项。相比较个人版的ChatGPT，企业版主要是提升了性能、强调了安全等。

今天， Analytics India Magazine披露了说ChatGPT每天的运行成本70万美元左右，以及七月份ChatGPT月活人数也环比上月降低2亿，只剩15亿用户左右。而硅谷著名风投A16Z（Andreessen Horowitz）也透露了一些OpenAI的数据我们可以一起看看。

恰巧，我最近发现了一个网站——Open ChatGPT，网址是 https://open-chat-gpt.com/cn。 简单来说，该网站调用 ChatGPT-4 (最新版) 的 API，让用户创建各种指定角色，服务于生活跟工作。不仅如此，还支持连ChatGPT官网都还没用上的AI画图功能。目前，相比其他网页各种限制使用次数的，这网站非常可贵在于可以无限次免费使用ChatGPT-4...

ChatGPT是最近半年多全球最火的产品。去年11月底发布之后，ChatGPT仅仅2个月时间就收获了1亿的月活。尽管在前几个月，ChatGPT是一枝独秀的存在，几乎没有任何可以与其竞争的产品与服务。然而在2023年7月份快结束的今天，市场上已经有相当多优秀的产品可供大家使用。

几个小时前，OpenAI官方宣布开放ChatGPT的系统指令设置功能。主要就是现在你可以为自己的ChatGPT设置一个系统级别的指令，按照你的偏好，来回复所有问题。

ChatGPT的Code Interpreter插件让ChatGPT突破了大语言模型本身只能做文本处理的限制，使其可以通过生成并执行Python代码来实现强大的数据分析、图片生成、视频数据处理等操作，大大拓展了ChatGPT的实用范围和价值。在此前的文章中，我们已经分析了Code Interpreter插件的官方实现。而今天，LangChain的官方博客也推出了一种类似的开源方案，让开源模型也可以实现ChatGPT的Code Interperter插件。我们简要描述一下这个方案。

Code Interpreter是ChatGPT官方提供的一个插件。使用这个插件之后，ChatGPT可以通过生成Python代码来解决你的问题。在上周，Code Interperter已经完全开放给所有的付费用户，在大家使用了一段时间之后，已经有很多人通过机智的prompt来获取了Code Interpreter背后的执行环境和系统prompt信息等。本文针对这些获取的信息做一个总结，供大家参考。

2023年3月23日OpenAI官方宣布ChatGPT即将支持Plugin模式。这是一种用插件的方式来解锁ChatGPT的能力，包括让ChatGPT可以浏览网页、从本地商店订购食材等。今天，沃顿商学院教授Ethan Mollick在推特上公布了自己收到了ChatGPT内测邀请，并使用它的代码解释器（Python Interpreter)插件让ChatGPT针对一份excel数据完成了非常专业的数据分析的工作。

尽管当前ChatGPT和GPT-4非常火热，但是高昂的训练成本和部署成本其实导致大部分个人、学术工作者以及中小企业难以去开发自己的模型。使得使用OpenAI的官方服务几乎成为了一种无可替代的选择。本文介绍的是一种低成本开发高效ChatGPT的思路，我认为它适合一些科研机构去做，也适合中小企业创新的方式。这里提到的思路涉及了一些最近发表的成果和业界的一些实践产出，大家可以参考！

目前的LLM有很多限制，有很多问题并不能很好的解决，例如文本输入长度有限、无法记住很早之前的信息等。而这些问题目前也都缺少合适的解决方案。它们所依赖的技术：如任务规划、提示模板、向量化内存等需要的是编程的智慧。Semantic Kernel就是微软在这个背景下推出的一个结合LLM与传统编程技术的编程框架。

这是OpenAI官方的cookebook最新更新的一篇技术博客，里面说明了为什么我们需要使用embeddings-based的搜索技术来完成问答任务。

随着ChatGPT的火爆，Prompts概念开始被大家所熟知。早期类似如BERT模型的微调都是通过有监督学习的方式进行。但是随着模型越来越大，冻结大部分参数，根据下游任务做微调对模型的影响越来越小。大家开始发现，让下游任务适应预训练模型的训练结果有更好的性能。而ChatGPT的火爆让大家知道，虽然ChatGPT的能力很强，但是需要很好的提问方式才能让它为你所服务。

万众瞩目的GPT-4即将来临！3月9日晚上在德国举办的一个AI会议。微软德国的员工参与了讨论，在介绍微软云的AI能力的时候，微软德国CTO Andreas Braun透露了GPT-4将在下周发布。

自从2019年OpenAI开始商业化以来，OpenAI的成果越来越封闭，而商业化的进程越来越快。GPT系列的发展正好印证了这个路径。GPT最初的版本包含了论文、代码和预训练结果。GPT-2刚开始也认为可能会造成不好的伤害而在论文官宣了大半年之后才公布了完整模型。到GPT-3的时候也就给了官方介绍博客和论文，模型则是彻底闭源且开始商业化。而今天OpenAI直接官方博客宣布GPT-3.5商业化，连论文都没有了!