百度在 GitHub 开源了一整套 NLP 技术解决方案，通过结合 PaddleNLP 和 RocketQA 两个 GitHub

百度在GitHub开源了一整套NLP技术解决方案，通过结合PaddleNLP和RocketQA两个GitHub项目，快速实现检索、问答、情感分析等功能。以检索方案为例，具备了低门槛、高精度等特点，数据+代码+模型均已开源。开发者无需标注数据，也能够轻松构建一个检索系统。而问答系统，则可以采用来实现，作为首个开源的中文端到端问答模型，该项目预置了11种模型，让开发者仅需2行命令，即可搭建自己的问答系统。未来几天，他们将开放几场，主要讲解问答系统的技术原理、采用无监督数据快速搭建检索系统、观点抽取与情感分类模型介绍等内容。直播时间：12.28-12.30，每晚20:15-21:30

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。