Open zawsze wygrywa.

Czy GPT-5 to dobry kamień milowy, aby w końcu przestać nazywać wszystko "modelami" i zacząć różnicować między chatbotami, API, wagami modeli i porównywać/benchmarkować odpowiednio? Nie ma sensu porównywać wyników chatbotów (które mogą być wynikiem dziesiątek różnych wag modeli) z wynikami pojedynczej wagi modelu, to tak, jakby porównywać samochód z silnikiem (książka od @random_walker @sayashk)

BOOOOM! Teraz możesz uruchomić @OpenAI gpt-oss 20B natywnie w @GoogleColab T4 za DARMO! 🔥 Zasilane przez Transformers ⚡ Konfiguracja zajmuje trochę czasu, ponieważ wszystko jest na najnowszym etapie, ale po zakończeniu powinno działać zgodnie z oczekiwaniami. Link do naszego podręcznika w komentarzach 👇

Jeśli poważnie myślisz o opanowaniu LLM-ów, agentów i systemów AI, zacznij tutaj. HuggingFace właśnie udostępnił 9 kursów AI na poziomie elitarnym za darmo ↓

Nie mogę złapać oddechu nawet w wolny wieczór!

Lekka nocna lektura

Oba modele gpt-oss są na czołowej pozycji #1 i #2 spośród 2M modeli na @huggingface! 🤗 Dziękujemy społeczności open-source AI za wsparcie od momentu uruchomienia. Śledzimy dyskusje i wpadniemy, gdy tylko będziemy mogli—śmiało zadawajcie pytania, dzielcie się pomysłami i pokazujcie, co budujecie!

Świetna perspektywa i wskazówki od @ClementDelangue na temat wczesnych dni gpt-oss. Budowanie solidnych fundamentów zajmuje czas, a my cieszymy się, że możemy współpracować z dostawcami inferencji i @huggingface, aby pomóc tym modelom działać jak najlepiej. Prosimy o dalsze przesyłanie opinii!

Wiele sprzecznych opinii na temat gpt-oss (hurra, open-source w świetle reflektorów)! Zasilamy oficjalną demonstrację @openai dzięki dostawcom inferencji HF, dzięki @FireworksAI_HQ, @CerebrasSystems, @GroqInc i @togethercompute, więc mamy miejsce w pierwszym rzędzie, aby zobaczyć, co się dzieje. Coś, o czym warto pamiętać: inferencja dla nowych modeli otwartych na granicy nie jest łatwa, szczególnie z nowym formatem, takim jak harmony, i ilością zainteresowania, jaką gpt-oss zyskuje od samego początku. Wczesne szczyty mogą tymczasowo wpływać na jakość, dokładność i ogólne "wibracje", szczególnie 24 godziny po wydaniu, gdy dostawcy ścigają się z czasem, ledwo śpiąc! Kilka rad, aby uniknąć formowania błędnych opinii: - Jeśli zależy ci na uzyskaniu wibracji tak szybko, jak to możliwe, użyj hostowanej konfiguracji, która daje ci różnorodność dostawców, takich jak dostawcy inferencji HF (i postępuj zgodnie z oficjalnymi standardowymi przewodnikami ( - Jeśli możesz, wypróbuj to na własnym sprzęcie z stron modeli HF (które zazwyczaj są dobrymi źródłami prawdy z transformerami i vLLM (pamiętaj, że możesz również popełniać błędy w generacji tam) - Zrelaksuj się i traktuj X gorące opinie z przymrużeniem oka. Nawet jeśli pierwsze dni mogą być mylące, siła open-source polega na tym, że nie ma oszustw, więc stopniowo odkryjemy wszystkie mocne i słabe strony tych modeli! Osobiście uważam, że to przełomowe wydanie zespołu @OpenAI, które zapamiętamy za 10 lat z powodu jego implikacji. Nie mogę się doczekać, co przyniesie przyszłość 🚀🚀🚀