ChatGPT的强有力挑战者HuggingChat发布——速度很快，不过水平略差~~
HuggingFace是近几年最火热的AI社区，在短短几年时间里已经称为AI模型的GitHub。目前，HuggingFace上已经托管了18万多的模型、3万多的数据集以及4万多的模型demo（spaces）。今天，HuggingFace发布了HuggingChat，声称要做最好的开源AI Chat项目，并且对所有人开放。
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最新博客
2023年4月25日的AI技术新进展快报：Chatbot Arena、Track Anything、600+AI工具、RedPajama 7B进展、科大讯飞大模型内测等
最近两天，关于AI技术和产品的进展依然很快。所以，我们本次直接给出一个AI技术进展快报。与大家分享一下最新的AI技术情况。
百度文心一言发布，功能尝鲜概览
今天下午，百度发布了文心一言大模型。这是一次对百度来说十分重要的发布会，也几乎是国内当前唯一一家将大模型作为一种大规模的服务推向市场的公司。本文主要介绍刚刚发布的文心一眼相关的能力。
能否用85000美元从头开始训练一个打败ChatGPT的模型，并在浏览器中运行？
尽管当前ChatGPT和GPT-4非常火热，但是高昂的训练成本和部署成本其实导致大部分个人、学术工作者以及中小企业难以去开发自己的模型。使得使用OpenAI的官方服务几乎成为了一种无可替代的选择。本文介绍的是一种低成本开发高效ChatGPT的思路，我认为它适合一些科研机构去做，也适合中小企业创新的方式。这里提到的思路涉及了一些最近发表的成果和业界的一些实践产出，大家可以参考！
AI盛世如你所愿！昨天2个最新的开源“GPT”模型发布！
在最近的24个小时内，有2个开源的自然语言处理领域的开源预训练大模型发布。这两个模型都是类似GPT的Transformer模型，可以完成和ChatGPT类似的能力。最重要的是这2个模型完全开源！
大模型追踪利器！斯坦福大学发布基础大模型追踪图谱Ecosystem Graphs
斯坦福大学发布的基础大模型追踪图谱Ecosystem Graphs，用图谱的方式给大家呈现了模型之间的联系，让人非常清楚明白追踪不同模型之间的关系。
从阿里专家内部交流纪要看国内AI模型发展现状
本文主要描述了阿里眼中国内各家企业的大模型水平以及一些硬件算力的判断，同时结合部分其它信息整理。里面涉及到当前国内各大企业模型水平判断（如百度文心一言、华为盘古等）以及算力储备信息。
预训练大语言模型的三种微调技术总结：fine-tuning、parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning
预训练大模型，尤其是大语言模型已经是当前最火热的AI技术。2018年Google发布BERT模型之后，fine-tuning技术也随之流行，即将预训练模型的权重冻结，然后根据具体任务进行微调变得十分有效且被应用在很多场景。而随着ChatGPT的火热，parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning技术似乎也有替代传统fine-tuning的趋势，本篇论文将简单描述预训练模型领域这三种微调技术及其差别。
预训练大模型时代必备技巧——提示工程指南（Prompt Engineering Guide）
随着预训练大模型技术的发展，基于prompt方式对模型进行微调获得模型输出已经是一种非常普遍的大模型使用方法。但是，对于同一个问题，使用不同的prompt也会获得不同的结果。为了获得更好的模型输出，对prompt进行调整，学习prompt工程技巧是一种必备的技能。
实际案例说明AI时代大语言模型三种微调技术的区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought
Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought是近几年十分流行的大模型训练技术，本文主要介绍这三种技术及其差别。