还有一个更绝的“骚操作”。研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜，很容易，还很小。而且团队还把数据集（秒省500刀）、代码统统都给开源了，这下子人人都能去微调个效果炸裂的对话AI：
项目在GitHub发布才半天时间，便已经狂揽1800+星，火爆程度可见一斑。Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容：
不仅如此，斯坦福团队还搞了个demo，在线可玩的那种。话不多说，我们现在就来看看这个“草泥马”的效果。
草泥马Aplaca给出的答案较为干练：羊驼是一种小型骆驼科动物，原产于秘鲁、玻利维亚、厄瓜多尔和智利；它比美洲驼小，羊毛更细，也没有驼峰。而后又简单的介绍了二者群居生活的不同。同样的问题若是交给ChatGPT（GPT3.5-turbo），则答案就不会像草泥马Aplaca那般简洁：
对此，团队给出的解释是：Alpaca的答案通常比ChatGPT短，反映出text-davinci-003的输出较短。而后团队演示了让草泥马Alpaca写邮件：写一封e-mail祝贺被斯坦福大学录取的新生，并提到你很高兴能亲自见到他们。草泥马Alpaca对于这个任务也是信手拈来，直接给出了一个像模像样的邮件模板：
难度再次进阶，团队这次提出了让草泥马Alpaca写论文摘要的需求：写一篇经过深思熟虑的机器学习论文摘要，证明42是训练神经网络的最优seed。草泥马Alpaca给出的答案从内容上来看，非常符合大多数论文的摘要形式：试图回答什么问题、用了什么方法、结果如何，以及未来展望。
当然，也有迫不及待的网友亲自下场试验，发现草泥马Alpaca写代码也是不在话下。
不过即便草泥马Alpaca能够hold住大部分问题，但这并不意味着它没有缺陷。例如团队便演示了一个例子，在回答“坦桑尼亚的首都是哪里”的问题时，草泥马Alpaca给出的答案是“达累斯萨拉姆”。但实际上早在1975年便被“多多马”取代了。
除此之外，若是亲自体验过草泥马Alpaca就会发现，它……巨慢：
对此，有网友认为可能是使用的人太多的原因。
作者实测，M1芯片的MacBook Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。
还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。
更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。
以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。
斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。
同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。
微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。
不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。
1．问题描述使用Python的turtle（海龟绘图）模块提供的函数绘制直线。2．问题分析一幅复杂的图形通常都可以由点、直线、三角形、矩形、平行四边形、圆、椭圆和圆弧等基本图形组成。其中的三角形、矩形、平行四边形又可以由直线组成，而直线又是由两个点确定的。我们使用Python的turtle模块所提供的函数来绘制直线。在使用之前我们先介绍一下turtle模块的相关知识点。turtle模块提供面向对象和面向过程两种形式的海龟绘图基本组件。面向对象的接口类如下：1）TurtleScreen类：定义图形窗口作为绘图海龟的运动场。它的构造器需要一个tkinter.Canvas或ScrolledCanva
我有一个带有Postgres数据库的Rails应用程序，该数据库有一个带有jsonbgenres列的Artists表。有几十万行。该行中的每个流派列都有一个类似["rock","indie","seenlive","alternative","indierock"]的数组，其中包含不同的流派。我想要做的是在所有行中以JSON格式输出每种类型的计数。类似于:{"rock":532,"powermetal":328,"indie":862}有没有办法有效地做到这一点？更新...这是我目前得到的...genres=Artist.all.pluck(:genres).flatten.delet
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条件:a+b+c=100a,b,cpositiveintegersor0期望的输出:[[0,0,100],[0,1,99],...#allotherpermutations[99,1,0],[100,0,0]] 最佳答案 我会写:(0..100).flat_map{|x|(0..100-x).map{|y|[x,y,100-x-y]}}#=>[[0,0,100],[0,1,99]],...,[99,1,0],[100,0,0]]站点注释1:这是一个经典示例，其中列表推导式大放异彩(如果某处有条件则更是如此)。由于Ruby没有LC，我
我每12小时在我的亚马逊EC2微型实例上运行一次cron作业。它下载118MB的文件并使用json库解析它。这当然会使实例内存不足。我的实例有416MB的可用内存，但随后我运行脚本，它下降到6MB，然后被操作系统杀死。我想知道我在这里有什么选择？是否可以通过Ruby有效地解析它，或者我是否必须下降到像C这样的低级东西？我可以获得一个功能更强大的亚马逊实例，但我真的很想知道是否可以通过Ruby做到这一点。更新:我看过yajl。它可以在解析时为您提供json对象，但问题是，如果您的JSON文件仅包含1个根对象，那么它将被迫解析所有文件。我的JSON看起来像这样:--Root-Obj1-Ob
代码请进行一定修改后使用，本代码保证100%通过率，本题目提供了java、python、c++三种代码。复盘思路在文章的最后题目描述祖国西北部有一片大片荒地，其中零星的分布着一些湖泊，保护区，矿区;整体上常年光照良好，但是也有一些地区光照不太好。某电力公司希望在这里建设多个光伏电站，生产清洁能源对每平方公里的土地进行了发电评估，其中不能建设的区域发电量为0kw，可以发电的区域根据光照，地形等给出了每平方公里年发电量x千瓦。我们希望能够找到其中集中的矩形区域建设电站，能够获得良好的收益。输入描述第一行输入为调研的地区长，宽，以及准备建设的电站【长宽相等，为正方形】的边长最低要求的发电量之后每行为
GPT-4是OpenAI发布的最新一代语言模型，于2023年3月14日正式发布，并通过API和ChatGPTPlus平台向用户开放。微软也证实，在GPT-4正式发布之前，就已经在部分版本的Bing中使用GPT-4技术。本文旨在对使用GPT-4技术的NewBing进行中立、专业的使用评测，探讨其使用体验的变化。界面与限额早于2月26日小编获得Newbing试用资格，届时Newbing初体验并不理想，限制多，例如对话只能持续5条自动终止，对话字符受限，生成效果不尽如人意。然而今日对接GPT-4全新bing额度扩充至15条，且对话字数扩容至2000字。Newbing提供了三种模式选项，即创造力、平衡
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原文题目：《ACompleteSurveyonGenerativeAI(AIGC):IsChatGPTfromGPT-4toGPT-5AllYouNeed?》文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.11717https://arxiv.org/abs/2303.11717引言：随着ChatGPT的火热传播，生成式AI（AIGC，即AI生成的内容）因其分析和创造文本、图像等能力而在各地引起了轰动。在如此强烈的媒体关注下，我们几乎不可能错过从某个角度欣赏AIGC的机会。 “一个具有未来科幻感的机器人坐着，手握画笔正在创作一幅五颜六色的图画“由dalle2创作在AI从纯分析转
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