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10:23EN → 简体中文在 h2oGPT 中测试托管版 Falcon 40B 和文档对话Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用编程、写作和推理提示词测试 H2O.ai 在 2023 年提供的托管版 Falcon 40B 界面,随后演示文档对话。
19:38EN → 简体中文Orca:用 GPT-4 的解释教会较小模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Microsoft Research 2023 年的 Orca 论文,以及用教师模型的详细回答训练 130 亿参数模型的方法。
2:41:58EN → 简体中文扎克伯格化名 Mark Elliott 参赛,随后主张要有多个 AI,而不是一个嘉宾 Mark Zuckerberg · 主持 Lex Fridman在第二次做客 Lex Fridman 的播客时,Meta CEO 扎克伯格把他乔装参加的首场巴西柔术比赛、一个名为 LLaMA 的开放研究模型,以及多个智能体(agent)并存的未来,视为同一个赌注:先发布,不等完美;不打造一个什么都包办的“神级模型”。
10:40EN → 简体中文本地测试 Nous Hermes 13B:推理表现不一与不安全回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在托管和本地硬件上比较一款 2023 年的量化模型,发现其编码、逻辑和安全表现不一致。
8:51EN → 简体中文Falcon 40B:2023 年榜单成绩与一次缓慢的 GPU 测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在托管 GPU 上试用量化版 Falcon 40B Instruct 检查点,发现输出有一定实用性,但生成速度缓慢。
11:42EN → 简体中文Guanaco 与 QLoRA:2023 年的微调方法与模型测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 QLoRA 论文,解释报告中的显存节省,并用一组非正式提示测试 Guanaco 65B。
7:51EN → 简体中文使用 Runpod 和 Text Generation Web UI 在云 GPU 上运行 Guanaco 65BMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 2023 年租用 GPU、加载量化模型并生成文本的流程。模型要求、价格和界面取决于所选版本。
1:20:49EN → 简体中文用一整片晶圆做成的芯片,让 AI 不再被阿姆达尔定律(Amdahl's law)拖慢主持 Nathan LabenzCerebras 的 CEO Andrew Feldman 向 Nathan Labenz 解释,为什么一块拥有 2.5 万亿个晶体管的裸片、稀疏线性代数,以及一台由 16 台机器组成的超级计算机,比 GPU 集群是更好的形态。
1:11:11EN → 简体中文Emad Mostaque 谈开放 AI 模型、国家数据与部署竞赛嘉宾 Emad Mostaque · 主持 Harry StebbingsStability AI 联合创始人介绍他在 2023 年对开放模型、医疗应用和 AI 业务的愿景,以及对投机热潮的担忧。
11:07EN → 简体中文2023 年测试 MosaicML MPT-7B Chat 与 StoryWriterMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 MPT-7B 的不同变体、许可及一组结果不一的本地测试。
1:06:02EN → 简体中文Yann LeCun 谈开放 AI 模型、安全与研究的未来嘉宾 Yann Lecun · 主持 Harry StebbingsMeta 首席 AI 科学家讨论语言模型、研究重点,以及他对 AI 风险和就业的争议性看法。
14:29EN → 简体中文2023 年 Google 备忘录:开放模型、LoRA 与 AI 竞争护城河Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾一篇泄露的员工文章。文章认为社区快速迭代可能挑战专有 AI 实验室,并梳理了早期 LLaMA 生态。
6:53EN → 简体中文StableVicuna 的 2023 年发布:测试早期 RLHF 聊天机器人Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾这个拥有 130 亿参数的模型,并测试诗歌、简单代码、推理和辞职邮件。
9:58EN → 简体中文HuggingChat 的 2023 年初测:写作、推理与 Python 编程Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试早期由 OpenAssistant 驱动的 HuggingChat,让它写作、算术、推理和编写贪吃蛇游戏,并将几个输出与 GPT-3.5 和 GPT-4 比较。这次小规模历史测试展示了潜力,也暴露出局限。
1:13:52EN → 简体中文Andriy Mulyar 谈 GPT4All、数据质量与开放的本地模型Matthew Berman, Andriy Mulyar · Forward FutureNomic AI 联合创始人讲述 GPT4All 的起源、训练数据的重要性,以及本地 AI 与中心化 AI 的取舍。
40:25EN → 简体中文60 亿参数的模型,复刻了 ChatGPT 的核心技巧主持 Sarah Guo, Elad GilDatabricks 首席技术官(CTO)Matei Zaharia 向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述,Dolly 如何用比 GPT-3 少五十倍的数据学会遵循指令,以及他为什么宁愿去查资料,也不把事实记进一个万亿参数的网络里。
7:16EN → 简体中文为本地语言模型安装 Alpaca Turbo:2023 年教程Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 Mac 上演示早期的本地 Alpaca 模型聊天界面,从 Conda 安装到简短测试。
8:05EN → 简体中文2023 年指南:在本地运行初代 GPT4All 模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示早期 CPU 版 GPT4All、终端安装步骤和可用于微调的资源。
1:21:20EN → 简体中文冻结眼睛和大脑,只训练视神经主持 Nathan LabenzJunnan Li 和 Dongxu Li 向 Nathan Labenz 讲述了 BLIP 如何清洗嘈杂的网页图像说明,以及 BLIP-2 如何在一块 A100 上、不到十天的时间里,把一个冻结的视觉模型接到一个冻结的语言模型上。
53:37EN → 简体中文30 个模型、42 个场景、7 项指标:Percy Liang 为语言模型做的公开体检主持 Sarah Guo, Elad Gil一个只用 PubMed 论文训练的模型,曾在美国医师执照考试中名列前茅,直到一个规模约大 200 倍的系统超过了它。
37:26EN → 简体中文没有开源,机器学习会落后几十年主持 Sarah Guo, Elad GilHugging Face 首席执行官 Clem Delangue 谈“电子宠物”(Tamagotchi)式的转型、公司为何从未招过社区经理,以及他为什么不认为一个模型能统治一切。
45:03EN → 简体中文Emad Mostaque 的赌注:开放的小模型,而非一个巨型大脑主持 Sarah Guo, Elad GilStability AI 创始人在 No Priors 节目上讲述,为什么基础模型应当是公共基础设施,为什么小模型能胜过巨型模型,以及这对媒体、医学和 AGI 意味着什么。
40:00ENThe Winds of Change: How Mistral Plans to Win the Open-Model Era主持 Jacob EffronArthur Mensch explains Mistral's open-source strategy, enterprise distribution, model research, and views on AI regulation and sovereignty.
1:12:15ENThe Open-Model Vibe Check: China, Containment, and the Data Moat主持 Jacob EffronJacob Effron and guests debate Chinese open-weight models, distillation, containment policy, the OpenAI–Hugging Face incident, and Cursor's data advantage.
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