Open gagne toujours.

Est-ce que GPT-5 est une bonne étape pour enfin cesser d'appeler tout "modèles" et commencer à différencier entre chatbots, API, poids de modèle et comparer/évaluer en conséquence ? Il n'a aucun sens de comparer les sorties des chatbots (qui peuvent être le résultat de dizaines de poids de modèle différents) avec les sorties d'un seul poids de modèle, c'est comme comparer une voiture avec un moteur (livre de @random_walker @sayashk)

BOOOOM ! Vous pouvez maintenant exécuter @OpenAI gpt-oss 20B nativement dans @GoogleColab T4 GRATUITEMENT ! 🔥 Propulsé par Transformers ⚡ La configuration prend un peu de temps car tout est à la pointe de la technologie, mais une fois terminée, cela devrait fonctionner comme prévu. Lien vers notre livre de recettes dans les commentaires 👇

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Je ne peux même pas prendre de pause pendant ma nuit de repos !

Lecture légère de nuit

Les deux modèles gpt-oss sont en tendance #1 et #2 parmi 2 millions de modèles sur @huggingface ! 🤗 Merci à la communauté AI open-source pour votre soutien depuis le lancement. Nous suivons les discussions et nous interviendrons quand nous le pourrons—n'hésitez pas à poser des questions, partager des idées et montrer ce que vous construisez !

Excellente perspective et conseils de @ClementDelangue sur les débuts de gpt-oss. Construire des bases solides prend du temps, et nous sommes ravis de travailler avec des fournisseurs d'inférence et @huggingface pour aider ces modèles à donner le meilleur d'eux-mêmes. N'hésitez pas à continuer à nous faire part de vos retours !

Beaucoup d'opinions contradictoires sur gpt-oss (youpi, l'open-source sous les projecteurs) ! Nous alimentons la démo officielle de @openai avec des fournisseurs d'inférence HF grâce à @FireworksAI_HQ, @CerebrasSystems, @GroqInc et @togethercompute, donc nous avons une place au premier rang pour voir ce qui se passe. Une chose à garder à l'esprit : l'inférence pour les nouveaux modèles ouverts de pointe n'est pas facile, surtout avec un nouveau format comme harmony et le volume d'intérêt que gpt-oss suscite dès le départ. Les pics précoces peuvent temporairement affecter la qualité, la précision et l'ensemble des "vibes", en particulier juste 24 heures après la sortie, lorsque les fournisseurs courent contre la montre avec à peine quelques heures de sommeil ! Quelques conseils pour éviter de se faire une mauvaise opinion : - Si vous tenez à obtenir des vibes le plus rapidement possible, utilisez une configuration hébergée qui vous offre une diversité de fournisseurs comme les fournisseurs d'inférence HF (et suivez les guides standards officiels ( - Si vous le pouvez, essayez-le sur votre propre matériel à partir des pages de modèles HF (qui sont généralement de bonnes sources de vérité avec des transformers et vLLM (gardez à l'esprit que vous pouvez aussi faire des erreurs dans la génération là-bas) - Détendez-vous et prenez X opinions à chaud avec un grain de sel. Même si les premiers jours peuvent être déroutants, la puissance de l'open-source est qu'il n'y a pas de tricherie, donc nous découvrirons progressivement toutes les forces et les limites de ces modèles ! Personnellement, je pense que c'est une sortie marquante de l'équipe @OpenAI, du genre que nous nous souviendrons dans 10 ans à cause de ses implications. J'ai hâte de voir ce que l'avenir nous réserve 🚀🚀🚀