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AI, coding, data science and startups
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一个利用斯坦福 Alpaca 框架 fine tune 模型的例子

https://twitter.com/mrm8488/status/1636742703055527937
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MidJounery 5 已经能把反光和虚化做到这种程度了,太惊人了!

https://twitter.com/icreatelife/status/1636984169065504769
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芬兰的 Women in Tech 实践:

1. 与企业有更紧密的联系
2. 有更多的线下活动
3. 有更积极的宣传

https://m.douban.com/group/topic/285104000/
分布式跑大语言模型,这个点子很赞啊,每个人跑一点,所有联网的机器拼起来就能跑非常大的模型了。

https://petals.ml/
一个可以在本地运行的 ChatGPT 客户端:

1. 界面与 ChatGPT 的 UI 类似
2. 所有会话记录保存在本地
3. 支持 markdown / 代码高亮
4. 需要添加自己的 API key

https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui
按照 OpenAI 的建议,如果 embedding 的 doc size 不超过两万条,可以直接把 embedding 放在内存里使用;超过两万条的话,建议使用这种专用的 vector db。

https://twitter.com/nash_su/status/1638042474689220609
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Zapier 发布了基于 ChatGPT API 的新接口,用户可以利用自然语言直接写指令(prompts),等于增加了一个无限可能的接口。

https://twitter.com/nonmayorpete/status/1638640617122320385
围绕着 ChatGPT API 写了两周代码,记录一些想法:

1. ChatGPT API 自 gpt-turbo-3.5 发布以来,做了大大的简化。只需要在请求里写两个参数:model 和 messages,其他参数都被隐藏了。

2. 需要调整输出的话,只需要在 messages 写 prompts,通过自然语言就能控制模型的输出。大大降低了开发难度,又给输出添加了无限可能

3. 不仅 API 的交互得以大大简化,围绕着 ChatGPT API 开发的话,也可以大大简化整个 NLP 项目的开发。它不一定能取代所有的本地训练,但是合理利用的话,可以大大加快本地的训练。

https://letters.acacess.com/chapgpt_api/
模块化笔记本电脑 Framework 发布新的 Framework 16 系列,除了延续之前的设计以外,还增加了显卡模块和几乎可以无限拓展的信号输入模块:

it also brings in two new module ecosystems: a fully reconfigurable input deck and modular, upgradeable graphics.

https://frame.work/fr/fr/blog/introducing-the-framework-laptop-16