Terbuka selalu menang.

Apakah GPT-5 merupakan tonggak sejarah yang baik untuk akhirnya beralih dari menyebut semuanya "model" dan mulai membedakan antara chatbots, API, bobot model & membandingkan/membandingkan sesuai dengan itu? Tidak masuk akal untuk membandingkan output chatbots (yang dapat menjadi hasil dari lusinan bobot model yang berbeda) dengan output bobot model tunggal, ini seperti membandingkan mobil dengan mesin (buku dari @random_walker @sayashk)

BOOOOM! Anda sekarang dapat menjalankan @OpenAI gpt-oss 20B secara asli di @GoogleColab T4 secara GRATIS! 🔥 Didukung oleh Transformers ⚡ Penyiapannya membutuhkan sedikit karena semuanya berdarah, tetapi setelah selesai itu akan berfungsi seperti yang diharapkan Tautan ke buku masak kami di komentar 👇

Jika Anda serius menguasai LLM, agen, dan sistem AI, mulailah di sini. HuggingFace baru saja merilis 9 kursus AI tingkat elit secara gratis ↓

Tidak bisa istirahat bahkan di malam libur saya!

Bacaan malam yang ringan

Kedua model gpt-oss sedang tren #1 dan #2 di antara model 2M di @huggingface! 🤗 Terima kasih kepada komunitas AI sumber terbuka atas dukungan Anda sejak diluncurkan. Kami mengikuti diskusi dan akan mampir kapan pun kami bisa—jangan ragu untuk mengajukan pertanyaan, berbagi ide, dan menunjukkan apa yang Anda bangun!

Perspektif dan tips bagus dari @ClementDelangue pada hari-hari awal gpt-oss. Membangun fondasi yang kuat membutuhkan waktu, dan kami senang dapat bekerja sama dengan penyedia inferensi dan @huggingface untuk membantu model ini berkinerja terbaik. Harap terus umpan balik Anda!

Banyak pandangan yang saling bertentangan tentang gpt-oss (yay open-source dalam sorotan)! Kami mendukung demo @openai resmi dengan penyedia inferensi HF berkat @FireworksAI_HQ, @CerebrasSystems, @GroqInc, dan @togethercompute sehingga kami memiliki kursi barisan depan tentang apa yang terjadi. Sesuatu yang perlu diingat: inferensi untuk model terbuka perbatasan baru tidaklah mudah, terutama dengan format baru seperti harmoni dan volume minat yang didapatkan gpt-oss. Lonjakan awal untuk sementara dapat memengaruhi kualitas, akurasi, dan "getaran" secara keseluruhan, terutama hanya 24 jam pasca-rilis ketika penyedia berpacu dengan waktu tanpa tidur! Beberapa saran untuk menghindari pembentukan pendapat yang salah: - Jika Anda peduli untuk mendapatkan getaran secepat mungkin, gunakan pengaturan yang dihosting yang memberi Anda keragaman penyedia seperti penyedia inferensi HF ( dan ikuti panduan standar resmi ( - Jika Anda bisa, cobalah di perangkat keras Anda sendiri dari halaman model HF (yang biasanya merupakan sumber kebenaran yang baik dengan transformator dan vLLM (perlu diingat bahwa Anda juga dapat membuat kesalahan dalam pembuatan di sana) - Dinginkan dan ambil X hot takes dengan sebutir garam. Bahkan jika hari-hari pertama bisa membingungkan, kekuatan open-source adalah tidak ada kecurangan jadi kami akan mengungkap semua kekuatan dan keterbatasan model ini secara bertahap! Secara pribadi, saya pikir ini adalah rilis penting oleh tim @OpenAI, jenis yang akan kita ingat dalam 10 tahun karena implikasinya. Tidak sabar untuk melihat apa yang akan terjadi 🚀🚀🚀 di masa depan