一夜之间，全新开源模型「OpenLLM」击败ChatGPT的消息，在网上引起轩然大波。根据官方的介绍，OpenLLM：-在斯坦福AlpacaEval上，以80.9%的胜率位列开源模型第一-在VicunaGPT-4评测中，性能则达到了ChatGPT的105.7%图片最重要的是，如此卓越的性能，只需要6K的GPT-4对话数据进行微调训练。图片项目地址：https://github.com/imoneoi/openchat不过ChatbotArena的「榜单主」提醒称，由于旧的Vicuñaeval基准存在一些bias，因此提倡大家迁移到新提出的MT-bench上——从而更好地测评LLM更多方面的能力
知识人网成功案例中不乏临床医学博士申请到国外带薪博士后的职位，但我们还是要强调：申请者至少要有1篇一作的SCI文章、掌握最基本的实验技术，还应具备一定的英语听说能力，以增加获得国外带薪博士后职位的几率。B博士背景：申请类型：带薪博士后工作背景：应届教育背景：博士研究方向：肿瘤学学术背景：SCI论文1篇申请难点：带薪职位申请过程：我国的医学博士研究生学位体系分为研究型的科学学位（PHD）和临床技能型的专业学位（MD）。PHD偏向科研，而MD更偏向于实际应用。PHD偏向于不脱离临床工作的科研，而上临床的时间相对较少，但毕业论文的要求就相对较高。而医学专业学位更侧重于临床技能培养，对临床科研的培养要
个人电脑即可，不需要GPU，但内存最好大于8G。我是在VM虚拟机中安装成功，且流程运行。1. 首先使用如下命令下载alpaca.cpp项目gitclonehttps://github.com/antimatter15/alpaca.cpp2.进入项目后，下载模型cdalpaca.cpp 下载模型到目录中，下载地址3.然后编译makechat4.开始运行./chat如果运行时报错，有可能是内存或CPU性能不足。英语场景很流畅，对中文的支持一般，不过这个不重要了。单机版AI安装成功
以GPT为代表的大型语言模型已经并还将继续取得非凡成就，但它们也存在着众所周知的问题，比如由于训练集不平衡导致的偏见问题。针对这一问题，斯坦福大学几位研究者提出了一种新型神经架构Backpack，宣称能够调控意义向量来干预语言模型的行为，引导语言模型输出想要的结果。该项目的代码和模型都已发布。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.16765项目地址：https://backpackmodels.science论文一作、斯坦福大学CS博士生JohnHewitt表示，Backpacks是Transformers的替代，它可以在表现力（expressivity）上进行扩展，
由StanfordBlockchainAccelerator、ZebecProtocol、NautilusChain、RootzLab共同主办的黑客松活动，现已接受优秀项目提交参赛申请。在加密行业发展早期，密码极客们就始终在对区块链世界基础设施，在发展方向的无限可能性进行探索。而在DeFiSummer后链上世界的崛起，进一步加速了链上基建设施在技术上的更新与迭代的速度，为加密行业的发展提供无限的动力。为了帮助更多的优质开发者参与到Web3世界的发展中，推动链上设施的创新与应用，目前由StanfordBlockchainAccelerator、ZebecProtocol、NautilusChai
自从Meta公司发布LLaMA以来，围绕它微调和开发的模型越来越多，这得益于它的性能和效果，2023年3月份发布的草泥马（Alpaca）是由Meta的LLaMA7B微调而来的全新模型，仅用了52k数据，性能约等于GPT-3.5。斯坦福发布了一个由LLaMA7B微调的模型Alpaca（羊驼），训练3小时，性能比肩GPT-3.5最近，UC伯克利学者联手CMU、斯坦福等，再次推出一个全新模型——130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。代码：https://github.com/lm-sys/FastChat在线体验地址：https://chat.lmsys.org/Vicuna介绍Vic
由StanfordBlockchainAccelerator、ZebecProtocol、NautilusChain、RootzLab共同主办的黑客松活动，现已接受优秀项目提交参赛申请。在加密行业发展早期，密码极客们就始终在对区块链世界基础设施，在发展方向的无限可能性进行探索。而在DeFiSummer后链上世界的崛起，进一步加速了链上基建设施在技术上的更新与迭代的速度，为加密行业的发展提供无限的动力。为了帮助更多的优质开发者参与到Web3世界的发展中，推动链上设施的创新与应用，目前由StanfordBlockchainAccelerator、ZebecProtocol、NautilusChai
👀日报合辑|📆电子月刊|🔔公众号下载资料|🍩@韩信子工具&框架🚧『VideoKilledTheRadioStar』根据音乐自动生成视频https://github.com/dmarx/video-killed-the-radio-starVideoKilledTheRadioStar是一个自动音乐视频制作器，给定一个MP3或YoutubeURL就可以制作视频。它的原理是：①根据该文本提示生成一个图像（使用stablediffusion）。②将生成的图像作为init_image，与文本提示重新组合，生成与第一个图像相似的变化。这将产生一个基于原始文本提示的极其相似的图像序列。③图像被智能地重新排
2023开年以来，大模型进入疯狂内卷状态，大模型的发布都要以“天”为单位进行迭代。之前，尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），下面我们来尝试从0到1复现Vicuna训练及推理。Vicuna简介继斯坦福羊驼（StanfordAlpaca）之后，UC伯克利、CMU、斯坦福等机构的学者，联手发布了最新开源大模型骆马（Vicuna），包含7B和13B参数。其中，13B参数模型，训练成本仅需300美元，达到了ChatGPT的90%以上的能力，初步评估总结如图所示：image.pngVicuna工作流程Vicuna具体的工作流程如下图所示，首先，研究人员从ShareGPT.co
斯坦福ChatGPT:Prompting,InstructionFinetuning,andRLHF目录Prompting,InstructionFinetuning,andRLHFLargerandlargermodelsBabyLMChallengeLanguagemodelsasworldmodels?Languagemodelsasmultitaskassistants?LecturePlan:FromLanguageModelstoAssistantsEmergentabilitiesoflargelanguagemodels:GPT(2018)Prompting,Instructi
