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作为一个开源项目作者，是时候站出来拯救世界了！
领取时间：2020/12/08
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谷歌研究科学家：ChatGPT秘密武器的演进与局限
来源｜TalkRL OneFlow编译 翻译｜徐佳渝、贾川 同样是基于GPT预训练模型，为什么ChatGPT的效果要远远超出GPT-3等前几代模型？答案已经揭晓，成就ChatGPT的秘密武器在于RLHF，也就是人类反馈的...
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NCCL源码解析②：Bootstrap网络连接的建立
作者｜KIDGINBROOK 更新｜潘丽晨 上次介绍到rank0的机器生成了ncclUniqueId，并完成了机器的bootstrap网络和通信网络的初始化，这节接着看下所有节点间bootstrap的连接是如何建立的。 rank0节...
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大型语言模型的推理演算
作者 ｜kipply 翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川 本文详细阐述了大型语言模型推理性能的几个基本原理，不含任何实验数据或复杂的数学公式，旨在加深读者对相关原理的理解。此外，作者还提出了一种极...
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“ChatGPT们”的淘金时代
作者｜Pietro Casella、Patrik Liu Tran 翻译｜贾川、徐佳渝、杨婷 语言（即读写能力）是人类最重要的发明，也是人类与其它物种的最大区别。语言使我们掌握了抽象推理，发展出了复杂思维，学...
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OneFlow源码解析：Eager模式下的设备管理与并发执行
作者｜郑建华 更新｜赵露阳 通过这篇笔记，希望能初步了解 OneFlow 在 Eager 模式下对设备的管理方式、设备执行计算的过程以及如何充分利用设备计算能力。这里的设备主要指类似 CUDA 这样的并...
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GPT-4创造者：第二次改变AI浪潮的方向
OneFlow编译 翻译｜贾川、杨婷、徐佳渝 编辑｜王金许 一朝成名天下知。ChatGPT/GPT-4相关的新闻接二连三刷屏朋友圈，如今，这些模型背后的公司OpenAI的知名度不亚于任何科技巨头。 不过，就在...
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GPT-4，大增长时代的序幕
作者｜成诚 虽然我们早在 2017 年就预测了超大模型的到来，因此才搞了分布式深度学习框架 OneFlow（github.com/Oneflow-Inc/oneflow/），且 2020 年的 GPT-3 也掀起了大模型热潮（OneFlow——...
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OpenAI创始人：GPT-4的研究起源和构建心法
OneFlow编译 翻译｜杨婷、贾川、徐佳渝 三十年前，互联网（Web 1.0）时代开启。人们只能在笨重的电脑上用鼠标点击由HTML编写的网页文本，随后开始支持插入图片，可以上传视频，于是有了网络新...
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GPT-4问世；LLM训练指南；纯浏览器跑Stable Diffusion
1.多模态GPT-4正式发布：支持图像和文本输入，效果超越ChatGPT OpenAI的里程碑之作GPT-4终于发布，这是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。主要能力有： GPT-4可以更准确地解...
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NCCL源码解析①：初始化及ncclUniqueId的产生
作者｜KIDGINBROOK 更新｜潘丽晨 NCCL是英伟达开源的GPU通信库，支持集合通信和点对点通信。 看下官方给的一个demo： #include <stdio.h>#include "cuda_runtime.h"#include "nccl.h"#inclu...
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YOLOv5全面解析教程⑥：模型训练流程详解
作者 | Fengwen、BBuf 欢迎Star、试用One-YOLOv5： https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5 1 结构项目预览 2 安装 git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5 # clone cd o...
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One-YOLOv5 v1.2.0发布：支持分类、检测、实例分割
One-YOLOv5 v1.2.0正式发布。完整更新列表请查看链接： https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/tag/v1.2.0 ，欢迎体验新版本，期待你的反馈。 1 新版本特性 1. 同步了Ultraly...
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ChatGPT作者John Schulman：我们成功的秘密武器
来源｜TalkRL OneFlow编译 翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川 除了OpenAI，外界可能很少有人知道ChatGPT模型成功的真正原因，实际上，OpenAI也会对ChatGPT拥有的巨大影响力感到不可思议。 这种 困惑和...
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适配PyTorch FX，OneFlow让量化感知训练更简单
作者 | 刘耀辉 审稿 | BBuf、许啸宇 1 背景 近年来，量化感知训练是一个较为热点的问题，可以大大优化量化后训练造成精度损失的问题，使得训练过程更加高效。 Torch.fx在这一问题上走在了前列...
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Jasper狂飙：AIGC现象级应用的增长秘笈
随着ChatGPT开放自己的API，不少人开始期待AIGC应用大爆发。不过与大模型的进展类似，中国在AIGC应用上也滞后了。 在ChatGPT出来前，AIGC应用在国外率先开枝散叶，除了Google、Meta这些科技巨...
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超越ChatGPT：大模型的智能极限
在此前《大型语言模型的涌现能力》、《ChatGPT进化的秘密》两篇文章中，符尧剖析了大型语言模型的突现能力和潜在优势，大模型所带来的“潜在的”范式转变，并拆解了ChatGPT演进的技术路线图。...
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编译器技术的演进与变革
本文节选自书籍《多面体编译理论与深度学习实践》，作者赵捷、李宝亮，经授权后发布。 在过去的数十年里，摩尔定律一直支配着半导体行业的发展路线，随着晶体管尺寸的不断变小单个芯片上集成...
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GPT-3/ChatGPT复现的经验教训
作者：杨靖锋，现任亚马逊科学家，本科毕业于北大，硕士毕业于佐治亚理工学院，师从 Stanford 杨笛一教授。 译文由杨昊桐翻译，王骁修订。感谢靳弘业对第一版稿件的建议，感谢陈三星，符尧的...
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YOLOv5全面解析教程⑤：计算mAP用到的Numpy函数详解
作者 | Fengwen、 BBuf 本文主要介绍在One-YOLOv5项目中计算mAP用到的一些numpy操作，这些numpy操作使用在utils/metrics.py中。本文是《YOLOv5全面解析教程④：目标检测模型精确度评估》的补...
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