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• Vitalik Buterin 最近发表了一篇博文，分享了他使用 AI 机器人 ChatGPT 的经验。
• Buterin 使用流行的 AI 聊天机器人提出了一种优化公共交通的方法。
• 以太坊创始人喜欢 ChatGPT 降低业余爱好者和专业人士之间进入壁垒的能力。加入我们,公众号：陈摆烂不摆烂

Vitalik Buterin喜欢上了 OpenAI 的 ChatGPT，这是一款由人工智能驱动的聊天机器人，自去年 12 月发布以来风靡全球。这位以太坊创始人最近发表了一篇博文，分享了他使用 【【淘密令】】.5 解决现实世界问题的经验。

根据博客文章，Vitalik Buterin 询问 ChatGPT 如何编写脚本来计算两个给定 GPS 坐标之间的预期公共交通时间。AI 聊天机器人通过提供所需脚本和数据集的示例来响应以微调查询。当被要求提供指向有助于解决该问题的其他资源的链接时，ChatGPT 相应地编译并共享了这些链接。

在输入更多详细信息并微调查询后，以太坊创始人惊讶地发现 ChatGPT 为他提供了时间-距离对的散点图，以帮助他查询优化公共交通出行时间。聊天机器人还提供了一个脚本来解释来自在线资源的位置数据。

在与 ChatGPT 互动后，Buterin 得出结论：“从 A 点到 B 点的旅行时间有一种非常精确的关系，这种关系在某种程度上适用于步行、地铁和公共汽车、飞机和 (!!) 行星际和假设的星际旅行等截然不同的交通工具。宇宙飞船。”

Vitalik Buterin 对 ChatGPT 能够教他以前从未使用过的在线图书馆和应用程序编程接口 (API) 的能力印象深刻。据他介绍，人工智能聊天机器人降低了业余爱好者和专业人士之间的进入门槛。ChatGPT 因其简单的界面和从编程到研究等多项技能的专业知识而变得相当受欢迎。

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来源丨元宇宙简史

编写丨元宇宙简史编辑部

【元宇宙导读】Deep Speed Chat的最大优势，是它可以大幅提升训练速度和降低训练成本。据微软称，Deep Speed Chat可以在一块GPU上训练高达130亿参数的对话模型，或者在Azure云上以300美元的费用训练同样规模的模型。

近日，微软宣布开源Deep Speed Chat，一款基于Deep Speed深度学习优化库开发的工具，旨在帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型。

 

Deep Speed Chat的开源，将显著降低用户获得大模型的成本，加速大模型在千行百业的应用落地。

01、什么是Deep Speed Chat？

Deep Speed Chat是微软在2023年4月发布的一个开源项目，它利用了Deep Speed的优化技术，如ZeRO和LoRA，以及一种新的训练技术，叫做Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)，来训练大规模的对话模型。

RLHF是一种利用人类反馈来指导模型学习和改进对话技能的强化学习方法，它可以让模型生成更自然、更有趣、更有用的回复。

Deep Speed Chat还支持数据混合，即让模型从多个数据源中学习，并生成多样化的回复。此外，Deep Speed Chat还提供了一个简单易用的训练界面，让用户可以使用预训练的Huggingface模型，并通过Deep Speed-RLHF将其转化为一个定制化的对话模型。

02、Deep Speed Chat有什么过人之处？

Deep Speed Chat的最大优势，是它可以大幅提升训练速度和降低训练成本。

据微软称，Deep Speed Chat可以在一块GPU上训练高达130亿参数的对话模型，或者在Azure云上以300美元的费用训练同样规模的模型。

 

相比之下，目前最先进的对话模型，如OpenAI的GPT-4，拥有数千亿参数，训练一次的成本接近500万美元。

除了规模和成本之外，Deep Speed Chat还具有其他方面的优势。

例如，它可以支持更大的批量大小和更长的序列长度，从而提高数据利用率和模型性能。它还可以利用Deep Speed的内存优化策略，如ZeRO和LoRA，来支持高达数千亿参数的超大规模模型。

此外，它还可以通过RLHF和数据混合来提高模型的对话质量和多样性。

03、Deep Speed Chat的应用前景如何？

Deep Speed Chat的开源，无疑为用户提供了一个更便捷、更经济、更高效的训练大语言模型的途径。

这意味着用户可以根据自己的需求和场景，定制出适合自己的对话模型，并将其应用于各种领域和行业。

 

例如，用户可以利用Deep Speed Chat来创建智能客服、智能助理、智能教育、智能娱乐等各种类型的对话系统，并提升用户体验和满意度。

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