目前，不少优质的类ChatGPT模型都只能通过API接入，而一些开源LLM的效果与ChatGPT相比差距不小。不过，近期开源社区开始密集发力了。

昨日，微软开源的 DeepSpeed Chat 引起了AI社区的广泛关注。 它让我们能够以更低的成本、更快的速度训练类似于ChatGPT的高质量大模型。 链接：https://github.com/m

大家好，我卡颂。 最近，React新文档终于上线了。从内容上看，新文档包括： 理论知识、学习指引 API介绍 从形式上看，新文档除了传统的文字内容，还包括： 在线Demo 示意图 小测验 可以说是阅读

GPT-4问世；LLM训练指南；纯浏览器跑Stable Diffusion；OpenAI发布通用人工智能路线图

编者按：过去，NLP开发人员依赖于文本分类、命名实体识别和命名实体消歧等技术栈来优化NLP任务。然而，随着大语言模型(LLM)的快速发展，新的技术栈开始出现，以支持和加速这些大型语言模型的实现和应用。

作者|LAKSHAYARORA编译|VK来源|AnalyticsVidhya概述部署机器学习模型是每个ML项目的一个关键学习如何使用Flask将机器学习模型部署到生产中模型部署是数据科学家访谈中的一个

以BERT为代表的Transformer神经网络是近年来NLP领域最重要的模型创新，很多NLP任务，如阅读理解、文章摘要、语义分类、同义改写等，都通过采用BERT获得了显著的效果提升。但是，如下图所示，Transformer带来更高的模型精度的同时也引入了更多的计算量，使用Tr…

在工程服务开发中，“部署”的含义是将开发完成的服务或者软件投入到正式环境中使用的过程，包括了相关环境的配置、软件的安装、服务的测试等步骤。类似地，在机器学习和深度学习中，模型部署就是将训练好的模型进行

字节跳动内部模型部署方案，利用编译技术实现了模型前后处理的训推一体化，在字节跳动内部以中台的形式服务了大量核心业务，相关的方案已经开源。