微软开源 Visual ChatGPT

微软开源 Visual ChatGPT OpenAI 的 ChatGPT（GPT 3 版本）是基于大语言模型，专门训练以文本形式的对话与用户互动。它不是基于多模态模型，不支持图像或语音的输入输出。如果我们想要构建一个类似 ChatGPT 的支持图像理解和生成的系统，那么可能需要使用一个多模态会话模型进行训练。但此类的训练需要消耗大量的数据和算力资源。与此从头开始构建一个全新的系统，不如站在巨人的肩膀上。微软亚洲研究院的研究人员在预印本网站 arxiv 上发表论文《》，提出在 ChatGPT 和多个 Visual Foundation Models 基础上构建 Visual ChatGPT。源代码托管在 。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

微软 Bing Chat 免费获得 GPT-4 Turbo，代码解释器即将迎来重大升级

微软 Bing Chat 免费获得 GPT-4 Turbo，代码解释器即将迎来重大升级 微软正在免费推出 Bing Chat (“Bing Chat”现更名“Copilot”) 的 GPT-4 Turbo 模型，近日向部分随机选中的用户免费开放测试，该模型基于 OpenAI 的最新人工智能技术，能够提供更智能、更流畅、更有趣的聊天体验。此外，微软还计划升级代码解释器功能，使其与 OpenAI 的能力保持一致，这意味着微软 Copilot 代码解释器将能够处理更复杂的编程或数据问题。 微软消息人士证实，该公司正在向 Bing Chat 推出 ChatGPT 的最新模型，但请记住，Bing 会根据查询在“模型”之间切换。是否可以通过 Bing Chat 访问 ChatGPT Turbo 4 完全取决于运气，但微软已确认计划在未来几周内扩大推出范围。

Chat Chat-开源AI 交互平台 支持OpenAI,Azure, Claude等等

Chat Chat-开源AI 交互平台 支持OpenAI,Azure, Claude等等 #GitHub项目 #趣站 #AI #Azure #ChatGPT #Claude #OpenAI https://www.ahhhhfs.com/41406/

昆仑万维开源了自己的Skywork大模型 | 本次开源的模型有Skywork-13B-Base模型、Skywork-13B-Ch

昆仑万维开源了自己的Skywork大模型 | 本次开源的模型有Skywork-13B-Base模型、Skywork-13B-Chat模型、Skywork-13B-Math模型和Skywork-13B-MM模型，以及每个模型的量化版模型，以支持用户在消费级显卡进行部署和推理。 Skywork开源项目的特点有： Skywork-13B-Base模型在高质量清洗过滤的3.2万亿个多语言（主要是中文和英文）和代码数据上进行预训练，它在多种评测和各种基准测试上都展现了同等规模模型的最佳效果。 Skywork-13B-Chat模型具备强大的对话能力，我们在文创领域进行了进一步的针对性增强。我们通过构建一万多条高质量指令数据集，在10个文创任务上进行了针对性微调，使我们的模型在文创任务中能够接近ChatGPT的效果。此外，我们开源了针对这10个文创任务上的大约500条样本组成的benchmark。 Skywork-13B-Math模型经过专门的数学能力强化训练。在13B参数规模下，我们的模型在GSM8K评测上得分第一，同时在MATH数据集以及CMATH上也表现优异，处于13B模型顶尖水平。 Skywork-13B-MM多模态模型支持用户输入图片信息进行问答，对话等任务。 Skywork/Skypile-150B数据集是根据我们经过精心过滤的数据处理流程从中文网页中筛选出的高质量数据。本次开源的数据集大小约为600GB，总的token数量约为150B，是目前开源最大中文数据集。 除此之外，我们还公开了训练Skywork-13B模型中使用的评估方法、数据配比研究和训练基础设施调优方案等信息。我们希望这些开源内容能够进一步启发社区对于大型模型预训练的认知，并推动人工智能通用智能（AGI）的实现。

：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型

：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型 该项目为开源大模型的推理实现统一的接口接口，与OpenAI响应保持一致，具有以下特性： 以OpenAI ChatGPT API这样的方式调用开源分布式大模型 支持流式响应，实现打印机效果 实现文本嵌入模型，为文档知识问答提供支持 支持大规模语言模型开发工具langchain 的广泛功能 要简单的修改环境变量即可将开源模型作为chatgpt的替代模型，为大众应用提供反馈支持 支持加载经过自行训练的lora模型

作为当下最受欢迎的开源 AI 大模型解决方案，GitHub 上一个开源项目 Colossal-AI 建立了一整套完整的 RLHF

作为当下最受欢迎的开源 AI 大模型解决方案，GitHub 上一个开源项目 Colossal-AI 建立了一整套完整的 RLHF 流程，包括：监督数据集收集 -> 监督微调 -> 奖励模型训练 -> 强化学习微调。 并且，技术团队以 LLaMA 为基础预训练模型，正式推出了 ColossalChat，这也是目前最接近 ChatGPT 原始技术方案的实用开源项目。 该项目包括但不限于以下功能： - Demo：可直接在线体验模型效果，无需注册或 waitinglist； - 训练代码：开源完整 RLHF 训练代码，已开源至含 7B 和 13B 两种模型； - 数据集：开源 104K 中、英双语数据集； - 推理部署：4bit 量化推理 70 亿参数模型仅需 4GB 显存； - 模型权重：仅需单台服务器少量算力即可快速复现； - 更大规模模型、数据集、其他优化等将保持高速迭代添加。 目前，相关代码已开源至 GitHub，感兴趣的同学可以看下。 项目还有提供完整的中文教程，进一步降低学习门槛，让大家能更快上手开发。 |||||