Copilot Hub 现在正式发布了，并开放了自定义创建 Copilot 的能力
https://twitter.com/Tisoga/status/1640261647267938304
欢迎加入中文用户讨论组：https://t.me/+9oanfbRm-hxiYTA1
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朋友们非常抱歉，最近一周多一直在忙着迭代 Copilot Hub，没有分出精力来更新这个频道，这个周末参加完 Hackathon 后，下周会重新开始更新。
这个频道后面不太想仅仅只做汇总信息，想做点不太一样的（具体还没构思好，评论区也可以讨论讨论）。
另外这个频道永远不会收费（不靠这个赚钱），不当信息差的镰刀，如果想要支持我们，可以去体验我们产品。
https://app.copilothub.co/
大家周末愉快😄
这个频道后面不太想仅仅只做汇总信息，想做点不太一样的（具体还没构思好，评论区也可以讨论讨论）。
另外这个频道永远不会收费（不靠这个赚钱），不当信息差的镰刀，如果想要支持我们，可以去体验我们产品。
https://app.copilothub.co/
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微软在昨天宣布开源了 Deep Speed Chat，能够帮助用户快速训练类 ChatGPT 的大语言模型。
未来可能大模型人手一个了，花个几百到几千刀就可以有一个自己的模型，私有部署。
这会衍生带来很多中间层的机会，比如做 LLM 的 optimization & fine-tuning，model serverless 服务等，甚至是全傻瓜式的一键 fine-tune & 部署的平台。
Copilot Hub 正在做这方面的研究 & 开发，目标是能够让每个人都能训练出自己 Copilot，可以跑在我们平台，也可以自己私有部署。
微软的开源项目地址：https://github.com/microsoft/DeepSpeed
未来可能大模型人手一个了，花个几百到几千刀就可以有一个自己的模型，私有部署。
这会衍生带来很多中间层的机会，比如做 LLM 的 optimization & fine-tuning，model serverless 服务等，甚至是全傻瓜式的一键 fine-tune & 部署的平台。
Copilot Hub 正在做这方面的研究 & 开发，目标是能够让每个人都能训练出自己 Copilot，可以跑在我们平台，也可以自己私有部署。
微软的开源项目地址：https://github.com/microsoft/DeepSpeed
GitHub
GitHub - deepspeedai/DeepSpeed: DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference…
DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective. - deepspeedai/DeepSpeed
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Vicuna-7B 模型（前几天就发布了）
可以直接在 macbook 上跑，使用 pip install fschat 即可安装（但是还是需要自己下载 weights）。
7B 只需要 30GB 的 memory，项目还提供了一个基于 gradio 的 web ui。
开源项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat
https://twitter.com/lmsysorg/status/1644060638472470528
可以直接在 macbook 上跑，使用 pip install fschat 即可安装（但是还是需要自己下载 weights）。
7B 只需要 30GB 的 memory，项目还提供了一个基于 gradio 的 web ui。
开源项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat
https://twitter.com/lmsysorg/status/1644060638472470528
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ShareGPT 是一个 chrome 插件，可以分享在 ChatGPT 上有意思的对话。
GitHub Repo 中提供了 API 的形式来调用 ShareGPT 上的数据，一个常见的做法是使用 ShareGPT 上的对话数据来作为其他 pre-train 模型的 instruction tuning 的 input data，可以训练出一个类似 gpt-3.5 的模型（效果略差）。
https://github.com/domeccleston/sharegpt
GitHub Repo 中提供了 API 的形式来调用 ShareGPT 上的数据，一个常见的做法是使用 ShareGPT 上的对话数据来作为其他 pre-train 模型的 instruction tuning 的 input data，可以训练出一个类似 gpt-3.5 的模型（效果略差）。
https://github.com/domeccleston/sharegpt
GitHub
GitHub - domeccleston/sharegpt: Easily share permanent links to ChatGPT conversations with your friends
Easily share permanent links to ChatGPT conversations with your friends - domeccleston/sharegpt
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目前看过的最好的 prompt engineering 教程。
已经被翻译成了各种语言，不过看了一下，英文的是最准确的，因为中文的 prompt 只是英译中，非常不 native。
https://learnprompting.org/
已经被翻译成了各种语言，不过看了一下，英文的是最准确的，因为中文的 prompt 只是英译中，非常不 native。
https://learnprompting.org/
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一份 ChatGPT 的调查报告
详细介绍了技术、应用、未来挑战这 3 个主题。
https://arxiv.org/abs/2304.06488
https://arxiv.org/pdf/2304.06488.pdf
详细介绍了技术、应用、未来挑战这 3 个主题。
https://arxiv.org/abs/2304.06488
https://arxiv.org/pdf/2304.06488.pdf
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基于富文本的 text-to-image 生成
这个还挺有意思的，把富文本作为特殊的属性标签，例如把 house 这个词改成红色，那么生成的房子就会变成红色。
一定程度上简化了 prompt 的描述，并且可以使用更加具象的信息来作为输入。
https://rich-text-to-image.github.io/
这个还挺有意思的，把富文本作为特殊的属性标签，例如把 house 这个词改成红色，那么生成的房子就会变成红色。
一定程度上简化了 prompt 的描述，并且可以使用更加具象的信息来作为输入。
https://rich-text-to-image.github.io/
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GPT-4 在标注 twitter 政治相关的推文方面效果要好于人类
虽然 GPT-4 不是分类器，但是可以通过 few-shot / zero-shot 的方式充当分类器，twitter 的这个例子直接使用 zero-shot 就能够很好完成了。
审核工作是非常常见的一种工种，未来被 AI 代替的可能性目前看起来非常高。
https://arxiv.org/pdf/2304.06588.pdf
虽然 GPT-4 不是分类器，但是可以通过 few-shot / zero-shot 的方式充当分类器，twitter 的这个例子直接使用 zero-shot 就能够很好完成了。
审核工作是非常常见的一种工种，未来被 AI 代替的可能性目前看起来非常高。
https://arxiv.org/pdf/2304.06588.pdf
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Stability AI 发布了新的扩散模型：Stable Diffusion XL Beta
可以使用 API 来进行访问，优化了面部和文字的生成效果。
https://twitter.com/StabilityAI/status/1646672027103707136
可以使用 API 来进行访问，优化了面部和文字的生成效果。
https://twitter.com/StabilityAI/status/1646672027103707136
X (formerly Twitter)
Stability AI (@StabilityAI) on X
Introducing Stable Diffusion XL beta!
Our latest image generation model, now available through our API, excels at photorealism & adds many cool features like enhanced face generation, minima…
Our latest image generation model, now available through our API, excels at photorealism & adds many cool features like enhanced face generation, minima…
👍7❤3😁1