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全新免费商用开源GPT模型发布,50G权重文件可供直接下载,性能媲美GPT-3

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简介:
近日,一款全新的免费商用开源GPT模型震撼问世,其包含50GB的预训练参数,用户可直接下载使用。该模型在多项基准测试中表现出色,与GPT-3不相上下,为自然语言处理领域带来革新性突破。 真正的开源GPT模型终于来了。这个模型的参数量级为130亿,大小与最近Meta开放的LLaMA-13B相当。从数据集、模型权重到计算优化训练,全部都是开源的,并且可以商用。 尽管此前DeepMind和Meta等组织陆续发布了几个接近GPT-3的模型,但这些模型大多没有完全公开源代码或限制了商业用途。例如,最接近GPT-3的Meta OPT模型只开放给研究者使用并且不允许商用。这意味着即使企业能够复制其他人的工作成果,也无法直接将其用于实际应用中。 现在一家名为Cerebras的公司开源了一系列GPT模型,这为业界追赶先进水平提供了机会。Cerebras一共发布了7个不同规模的GPT模型,参数量分别为1.11亿、2.56亿、5.9亿、13亿、27亿、67亿和130亿。 根据Cerebras公司的说法,这些开源模型不仅包含数据集且可用于研究及商业用途,并开放了预训练的模型权重(从文件大小来看接近50G)。基于他们公开的预训练模型,用户仅需少量的数据对模型进行微调就能构建出性能不错的模型。此外,在这次发布的GPT模型中还特别考虑到了计算优化训练以提高效率。

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客服
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  • GPT50GGPT-3
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    近日,一款全新的免费商用开源GPT模型震撼问世,其包含50GB的预训练参数,用户可直接下载使用。该模型在多项基准测试中表现出色,与GPT-3不相上下,为自然语言处理领域带来革新性突破。 真正的开源GPT模型终于来了。这个模型的参数量级为130亿,大小与最近Meta开放的LLaMA-13B相当。从数据集、模型权重到计算优化训练,全部都是开源的,并且可以商用。 尽管此前DeepMind和Meta等组织陆续发布了几个接近GPT-3的模型,但这些模型大多没有完全公开源代码或限制了商业用途。例如,最接近GPT-3的Meta OPT模型只开放给研究者使用并且不允许商用。这意味着即使企业能够复制其他人的工作成果,也无法直接将其用于实际应用中。 现在一家名为Cerebras的公司开源了一系列GPT模型,这为业界追赶先进水平提供了机会。Cerebras一共发布了7个不同规模的GPT模型,参数量分别为1.11亿、2.56亿、5.9亿、13亿、27亿、67亿和130亿。 根据Cerebras公司的说法,这些开源模型不仅包含数据集且可用于研究及商业用途,并开放了预训练的模型权重(从文件大小来看接近50G)。基于他们公开的预训练模型,用户仅需少量的数据对模型进行微调就能构建出性能不错的模型。此外,在这次发布的GPT模型中还特别考虑到了计算优化训练以提高效率。
  • GPT-3提示管理工具
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    Forefront Chat是一款创新的应用程序,允许用户免费体验先进的GPT-4技术。它提供高质量的人工智能对话,满足各种需求和兴趣。 部分同学下载chatgpt较慢,这里已帮大家完成下载。 可以免费使用 Forefront Chat 来“白嫖” GPT-4 ,操作步骤如下: 1. 下载并解压缩资源; 2. 进入相应目录,运行 `pip3 install -r requirements.txt` 安装依赖; 3. 将 `.gui 文件夹内的 streamlit_app.py 移动到根目录下;` 4. 执行 `python3 -m streamlit run streamlit_app.py` 启动程序。 这样就能弹出一个网页进行操作了。
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    GPT-3-Encoder是一款用JavaScript编写的工具,支持对GPT-2和GPT-3模型进行Byte Pair Encoding (BPE)编码与解码,便于开发者轻松集成这些先进的语言处理技术。 关于GPT-2和GPT-3的字节对编码(BPE)JavaScript实现: GPT-2与GPT-3使用字节对编码将文本转换为一系列整数以输入模型。这是OpenAI原始Python版本的一个JavaScript实现。 安装方法: ```shell npm install gpt-3-encoder ``` 用法示例,适用于Node.js >= 12: ```javascript const {encode, decode} = require(gpt-3-encoder); const str = This is an example sentence to try encoding out on!; const encoded = encode(str); console.log(`Encoded this string looks like: ${encoded}`); ``` 以上是GPT-3编码器的JavaScript实现使用说明。
  • GPT1至3简介.zip
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    简介:本文提供YOLOv5模型权重文件的下载链接,方便用户快速获取并应用于目标检测项目中。包含多种预训练模型以适应不同场景需求。 压缩包内包含5个不同大小的权重文件,按从小到大的顺序排列为:yolov5n.pt、yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt 和 yolov5x.pt。根据项目需求自行选择合适的权重文件。一般来说,权重文件越大精度越高但检测速度较慢;反之,较小的权重文件虽然精度略低,但是检测速度快一些。
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现广义矩阵多项式(GMP)及广义多项式变换(GPT)模型的高效矢量化编码方法,旨在提升计算效率和性能。代码开源供学术界与工程领域研究者参考使用。 GMP 和 GPT 模型的 Matlab 代码可以进行矢量化处理。原始 Fortran 和 Matlab 代码可以在 IERS 2010 公约和维也纳制图函数开放存取数据中找到。 测试示例(Matlab 代码): ```matlab n = 86400; %% 转基因食品dmjd = 55055*ones(n,1); dlat = 0.6708665767*ones(n,1); dlon = -1.393397187*ones(n,1); dhgt = 844.715*ones(n,1); zd = 1.278564131*ones(n,1); [gmfh,gmfw] = gmf; ```