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OpenAI 正在内部测试 ChatGPT “Skills” 功能

据 bleepingcomputer 最新报道,OpenAI 正在为 ChatGPT 内部测试一种名为「技能(Skills)」的新功能,这项功能在结构和用途上类似于竞争对手 Anthropic 的 Claude 所拥有的 Skills 系统。 所谓 Skills,是一种基于文件夹组织的指令集,可以将特定的工作流、领域知识或任务能力“打包”,并提前教给 AI,从而让模型对复杂任务能够更有针对性地应对,而无需每次都从头写提示词。该技能机制的设计理念包括: 可组合性:多个技能可以叠加组合,系统能自动识别并调用适合的技能; 可移植性:一次构建的技能可以跨不同平台、应用或 API 通用; 高效性:只在需要时加载对应内容,减少资源浪费; 可扩展性:技能不仅限于文本指令,还能包含可执行代码,应对需要程序逻辑的任务。 这样的设计不同于目前 ChatGPT 已有的 GPTs(可通过提示工程快速定制用户需求),Skills 更像是为 AI 提供“预先训练好的能力模块”。 从社交平台发现的信息来看,这项技能功能在 OpenAI 内部开发代号为 “hazelnuts”(榛子),用户界面将支持类似 斜杠命令/界...

英伟达发布 Unsloth LLM 微调指南

英伟达发布了一份面向初学者的 LLM 微调指南,详细介绍了如何在从 GeForce RTX 笔记本到 DGX Spark 在内的多种硬件上使用开源框架 Unsloth。该指南涵盖了参数高效微调、全微调与强化学习等方法,并阐述了各自的适用场景、所需数据量及 VRAM 要求。 Unsloth 是一个针对 LLM 微调优化的开源框架,专为 NVIDIA GPU 架构打造,可显著提升原本基于 Hugging Face Transformers 的训练速度和资源效率。据官方介绍,在 RTX GPU 平台上,Unsloth 可使训练性能提升约 2.5×,同时显存占用更低,让普通开发者也能在本地机器上完成模型定制。 Unsloth 支持三种主流微调方式: 参数高效微调(如 LoRA / QLoRA):仅调整模型少量参数,训练成本低,适合添加领域知识或改善特定能力。 完整微调:更新所有参数,适合高精度 AI 机器人或需严格行为规则的模型。 强化学习微调:借助反馈机制优化行为策略,用于自主智能体等复杂场景。 这一多样化支持,使开发者可以根据数据规模与任务需求灵活选择微调方法。 详情查看:https://...

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