InfoGaps | 信息差

作为AI爱好者,您是否也曾幻想拥有一个像“贾维”那样的AI助手,能自动完成各种日常任务和解决问题?现在,这个梦想即将成为现实! XAgent正是这样一个开源的自主智能体,它可以根据指令自动解决各种任务,无需人类参与其中。只需简单的文字描述,它就能够理解需求,制定计划,使用工具自主完成任务。无论是写报告、分析数据,还是帮助编程,它都能胜任。 与此同时,XAgent具备其他AI助手所不具备的独特优势: XAgent由调度器、规划器和行动者3个部分组成。调度器负责任务分配,规划器负责生成计划,行动者则利用各种工具来完成任务。它内置了文件编辑器、Python笔记本、网页浏览器等多种功能,还可以轻松接入各种API,获取更强大的能力。 想让XAgent帮你自动完成任务?首先需要通过Docker安装并启动它的工具服务器。这可以为XAgent提供一个安全的运行环境。然后配置XAgent的key等参数,就可以开始使用它了。无论是通过命令行还是可视化界面,都可以轻松与XAgent交互。 XAgent当前还处于早期阶段,各种能力有待进一步提升。但作为一个开源项目,它的潜力无限。如果您对前沿AI技术充满兴趣、渴望参与构建人工智能的未来,欢迎加入XAgent的开发团队,我们一起创造真正的自主AI! XAgent GitHub:https://github.com/OpenBMB/XAgent

亲爱的读者，欢迎来到这个探索人工智能 (AI) 的奇妙世界！今天，我们将一起揭开AI代理（AI Agent）这个热门话题的神秘面纱。你可能在想，为什么AI代理如此火爆？让我们一同探索吧。 首先，我们来看看OpenAI联合创始人Andrej Karpathy的观点。他在一次开发者活动上分享了自己对AI代理的看法。他认为，现在正是回归神经科学，从中寻求灵感的时刻，就像在深度学习早期发生的那样。他还提到，普通人、创业者和极客在构建AI代理方面可能比OpenAI这样的大公司更有优势。 什么是AI代理？ 在我们深入了解AI代理的火爆原因之前，让我们先理解一下AI代理到底是什么。AI代理是一个自主的实体，它可以使用AI技术来完成各种任务。在过去的几年里，神经网络和深度学习的发展使得AI代理的行为变得越来越像人类。 AI代理的优势 那么，为什么AI代理如此受欢迎？这主要归功于它们的自主性、安全性和可扩展性。AI代理可以独立完成各种任务，而不需要人类的干预。此外，它们的行为都被限制在一个安全的环境中，这样可以保护主机环境免受影响。而且，你可以轻松地向AI代理添加新的功能，以增强它们的能力。 AI代理的示例 现在，让我们来看看一些AI代理的实例。首先是Microsoft推出的AutoGen。AutoGen是一个框架，它支持使用多个代理开发大型语言模型（LLM）应用程序。这些代理可以相互交谈以解决任务。AutoGen代理是可定制的、可交谈的，并且无缝地允许人工参与。 另一个例子是XAgent。XAgent是一个开源的基于大型语言模型的自主智能体，可以自动解决各种任务。它被设计为一个通用的智能体，可以应用于各种任务。 AI代理的未来 随着技术的发展，AI代理的能力和应用场景将会进一步扩大。与此同时，我们也需要意识到，虽然AI代理带来了许多便利，但也有可能带来一些挑战，比如隐私问题、道德问题等。因此，我们在享受AI代理带来的便利的同时，也要时刻关注这些可能的问题。 总的来说，AI代理正在引领一场新的技术革命。无论你是一个科技爱好者，还是一个寻求创新的创业者，或者是一个对AI有深入研究的专家，AI代理都将给你带来无尽的可能和机会。让我们一起期待AI代理的未来吧！ 那就是今天的分享，希望你从中获得了一些有价值的信息。如果你对AI代理感兴趣，欢迎继续关注我们的文章。我们将会分享更多有关AI代理的最新信息和深入分析。

随着ChatGPT和Llama系列语言模型的发布，人们对于使用强化学习和人类反馈对语言模型进行训练以满足人类偏好的技术有了更深入的了解。然而，在训练语言模型以符合一组偏好时，如何训练模型、收集数据和衡量性能等方面的资源和指导相对较少。本文将介绍The Alignment Handbook，它提供了一系列强大的训练技巧，涵盖了整个训练过程，让您能够更好地训练语言模型以满足人类和AI的偏好。 The Alignment Handbook简介The Alignment Handbook是一个旨在帮助开发人员训练语言模型以符合人类和AI偏好的指南。过去的一年中，ChatGPT和Llama等语言模型的发布引起了轰动，使得训练强大的对话模型变得更加容易。这也带来了大量的数据集和模型，主要集中在通过监督微调来教导语言模型遵循指令。然而，通过InstructGPT和Llama2的研究，我们知道通过加入人类（或AI）的偏好，可以显著提高模型的有用性和安全性。然而，在训练过程中，如何训练这些模型、收集数据和衡量性能等方面，目前公开的资源比较有限。The Alignment Handbook的目标是填补这一空白，为社区提供一系列强大的训练技巧，覆盖整个训练流程。 初版的The Alignment Handbook将重点介绍以下技术： 快速入门要运行本项目中的代码，请首先使用Conda创建一个Python虚拟环境：conda create -n handbook python=3.10 && conda activate handbook接下来，安装PyTorch v2.1.0，请参考PyTorch安装页面进行安装。一旦安装了PyTorch，您可以安装剩余的依赖包：pip install .然后，通过以下方式登录您的Hugging Face账户：huggingface-cli login最后，安装Git LFS，以便您可以将模型推送到Hugging Face Hub：sudo apt-get install git-lfs 引用如果您发现本项目的内容对您的工作有帮助，请按照以下方式进行引用：@misc{alignment_handbook2023,author = {Lewis Tunstall and Edward Beeching and Nathan Lambert and Nazneen Rajani and Alexander M. Rush and Thomas Wolf},title = {The … Read more

Prodia Labs正在重新定义AI在各种软件应用中的集成方式。我们的使命是使AI普惠于所有人。为此，我们打造了一款快速且用户友好的API，专注于图像生成。无论您是开发人员还是研究者，Prodia Labs都可以为您提供所需的AI集成解决方案。在本文中，我们将介绍Prodia Labs的使命、提供的API功能和联系方式，让您深入了解我们的技术和服务。 Prodia Labs简介Prodia Labs正在重新定义AI在各种软件应用中的集成方式。我们的使命是使AI普惠于所有人。为了实现这一目标，我们开发了一款快速且易于使用的API，专注于图像生成。通过我们的API，开发人员可以轻松将AI模型集成到自己的应用中，无需担心GPU基础设施的管理问题。 Prodia Labs提供的APIProdia Labs提供了简单高效的API，让开发人员能够轻松将自己的AI模型与Prodia Labs的技术相结合，实现各种应用场景的图像生成。无论您是想让机器生成图像，还是通过图像实现其他功能，Prodia Labs的API都能满足您的需求。我们的API旨在让开发人员能够专注于应用的业务逻辑，而无需担心管理GPU基础设施的复杂性。 Prodia Labs的使命Prodia Labs的使命是使AI集成变得轻松。我们希望通过提供高效且易于使用的API，帮助开发人员将他们的AI模型应用到现实世界的各种应用中。我们相信，通过我们的技术和服务，AI将能够更广泛地服务于人类的生活和工作，为各行各业带来更多创新和便利。 联系Prodia Labs如果您对Prodia Labs的API有任何疑问或需要帮助，请不要犹豫： 查阅我们的API文档，了解更多细节；通过我们的网站prodia.com与我们联系；加入我们的Discord社区，与其他开发者和研究者交流。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，Prodia Labs都愿意与您一起探索AI集成的世界，为您的项目和应用提供支持和帮助。 结语：Prodia Labs正在通过提供高效且易于使用的API，重新定义AI在各种软件应用中的集成方式。我们的目标是使AI普惠于所有人。通过本文的介绍，您可以了解到Prodia Labs的使命、提供的API功能以及如何联系我们。无论您是开发人员还是研究者，Prodia Labs都可以为您提供所需的AI集成解决方案。期待与您一起构建创新和便利的AI应用！

标题：快速入门指南：使用timm进行模型训练的开端 导读：本文旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。首先，您需要安装timm。接下来，我们将通过示例代码演示如何加载预训练模型、列出具有预训练权重的模型、微调预训练模型、以及如何使用预训练模型进行特征提取、图像增强和推理。让我们一起开始这个令人兴奋的旅程吧！ 正文：快速入门本快速入门指南旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到他们的模型训练流程中。在开始之前，您需要先安装timm。有关安装的详细信息，请参阅安装指南。 加载预训练模型通过create_model()函数可以加载预训练模型。下面的示例展示了如何加载预训练的mobilenetv3_large_100模型。 需要注意的是，默认情况下返回的PyTorch模型处于训练模式，如果要进行推理，需要调用.eval()方法将其设置为评估模式。 列出具有预训练权重的模型要列出timm中打包的具有预训练权重的模型，可以使用list_models()函数。如果指定pretrained=True，该函数将只返回具有预训练权重的模型名称。 您还可以使用特定模式来列出名称中包含特定字符串的模型。 微调预训练模型要微调任何预训练模型，只需更改分类器（即最后一层）即可。 如果要在自己的数据集上进行微调，请编写一个PyTorch训练循环或调整timm的训练脚本以使用自己的数据集。 使用预训练模型进行特征提取在不修改网络结构的情况下，可以使用model.forward_features(input)来替代通常的model(input)方法，对任何模型进行特征提取。这将跳过头部分类器和全局池化操作。有关更详细的使用timm进行特征提取的指南，请参阅特征提取部分。 图像增强为了将图像转换为模型接受的有效输入，可以使用timm.data.create_transform()函数，并提供模型期望的输入尺寸。这将返回一个通用的变换对象，其中包含了一些合理的默认设置。 预训练模型在训练时应用了特定的数据转换。如果您在图像上使用错误的转换，模型将无法理解所见的图像！要了解给定预训练模型使用了哪些转换，可以查看其预训练配置。 您可以使用timm.data.resolve_data_config()函数来解析与数据相关的配置。 使用预训练模型进行推理下面，我们将结合前面的内容，使用预训练模型进行推理。首先，我们需要一张图片作为输入。我们从网络上加载一张叶子标题：快速入门指南：timm模型训练的开端 导读：本文将带您快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。从安装timm开始，到加载预训练模型、列出可用的预训练模型、微调模型、使用模型进行特征提取、图像增强和推理等，我们将逐步介绍这些内容。让我们开始这个令人兴奋的旅程吧！ 正文：快速入门本快速入门指南旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。在开始之前，您需要先安装timm，具体安装方法请参考官方的安装指南。 加载预训练模型要加载预训练模型，可以使用create_model()函数。以下示例展示了如何加载预训练的mobilenetv3_large_100模型。 需要注意的是，默认情况下返回的PyTorch模型处于训练模式，如果要进行推理，需要调用.eval()方法将其设置为评估模式。 列出具有预训练权重的模型要列出timm中已打包的具有预训练权重的模型，可以使用list_models()函数。如果指定pretrained=True，该函数将只返回具有预训练权重的模型名称。 您还可以使用特定模式来列出名称中包含特定字符串的模型。 微调预训练模型要微调任何预训练模型，只需更改分类器（即最后一层）即可。 如果要在自己的数据集上进行微调，请编写一个PyTorch训练循环或调整timm的训练脚本以使用自己的数据集。 使用预训练模型进行特征提取在不修改网络结构的情况下，可以使用model.forward_features(input)来替代通常的model(input)方法，对任何模型进行特征提取。这将跳过头部分类器和全局池化操作。有关更详细的使用timm进行特征提取的指南，请参考官方文档中的特征提取部分。 图像增强要将图像转换为模型可接受的有效输入，可以使用timm.data.create_transform()函数，并提供模型所期望的输入尺寸。这将返回一个通用的转换对象，其中包含了一些合理的默认设置。 需要注意的是，预训练模型在训练时应用了特定的数据转换。如果您在图像上使用错误的转换，模型将无法理解所见的图像！要了解给定预训练模型使用了哪些转换，可以查看其预训练配置。 您可以使用timm.data.resolve_data_config()函数来解析与数据相关的配置。 使用预训练模型进行推理下面，我们将结合前面的内容，使用预训练模型进行推理。首先，我们需要准备一张图片作为输入。我们从网络上加载了一张叶子的图片。 接下来，我们再次创建模型和转换。这次，我们确保将模型设置为评估模式。 我们可以将图片通过转换函数进行处理，以便与模型进行推理。 现在，我们可以将处理后的图片传递给模型进行预测。这里我们使用unsqueeze(0)将其添加一个批次维度，因为模型需要一个批次的输入。 为了得到预测的概率，我们对输出应用softmax函数。这会得到一个形状为(num_classes,)的张量。 接下来，我们使用torch.topk找到前5个预测类别的索引和概率值。 通过检查对应于最高概率的索引值，我们可以查看模型的预测结果。 至此，我们完成了使用预训练模型进行推理的过程。我们加载了一张图片，将其通过转换函数处理后输入模型，并得到了模型的预测结果。通过这个示例，我们展示了如何使用timm进行快速入门。 结语：本文通过一个快速入门的示例，介绍了如何使用timm进行模型训练。我们展示了加载预训练模型、列出具有预训练权重的模型、微调预训练模型、使用预训练模型进行特征提取、图像增强和推理的方法。希望本文对您了解和使用timm有所帮助，让您能够更轻松地进行模型训练和推理！

ChatGLM3终于迎来了与ChatGPT相似的工具调用能力。通过研究其源码和样本数据，我们可以了解到让大型语言模型学会使用工具的方法原理。本文将深入探讨ChatGLM3的工具调用实现原理，带您揭开这个令人兴奋的功能背后的奥秘。 ChatGLM3是一种大型语言模型，具备了与ChatGPT相似的工具调用功能。通过这一功能，模型可以调用特定的工具来执行特定的任务。在本文中，我们将深入研究ChatGLM3的工具调用实现原理，揭示其背后的工作原理。 首先，让我们来看一个官方例子，以帮助我们理解工具调用的过程。在这个例子中，我们准备了两个工具调用的描述信息：追踪指定股票的实时价格和将文本转换为语音。这些工具都具有特定的参数要求，比如需要提供股票代码或要转换的文本等。 在进行工具调用之前，我们需要构建一个系统提示(System Prompt)，告诉模型我们可以使用哪些工具。然后，我们将用户的查询传递给模型，模型将根据上下文和系统提示中提供的工具信息，确定需要调用的工具和相应的参数。模型的输出将告诉我们应该使用哪个工具以及传递给工具的参数。 在实际的工具调用中，我们需要实现调用工具的逻辑。例如，在追踪股票价格的例子中，我们可以定义一个名为”track”的工具，并提供股票代码作为参数。模型将根据返回的结果生成回复。对于复杂的问题，模型可能需要进行多次工具调用。 在ChatGLM3中，工具调用的原理是通过特殊处理模型输出来实现的。输出结果中的字典对象表示模型需要调用特定的工具，并传递相应的参数。这样的结果是由一个特殊的处理过程生成的，确保模型可以理解和使用。 在工具调用的样本数据中，我们可以看到模型预测的输出中包含了工具调用的相关信息，如函数名称和代码。这些信息被解析和处理，最终生成用于调用工具的参数。这种设计的目的是将模型的预测结果转化为可执行的工具调用。 在ChatGLM3中，工具调用只支持通过chat方法进行，不支持stream_chat方法。这是因为在stream_chat方法中，无法对模型输出进行相应的处理和转换。 通过深入研究ChatGLM3的源码和样本数据，我们揭示了其工具调用的实现原理。我们了解到，工具调用是通过特殊处理模型输出和相关信息来实现的。这种功能为模型的应用提供了更大的灵活性和扩展性，使模型可以执行更多的任务。 ChatGLM3的工具调用功能为大型语言模型带来了更多的实用性和功能扩展性。通过深入了解其实现原理，我们更好地理解了模型如何使用工具，并可以在实践中灵活应用。期待着ChatGLM3在未来的发展中带来更多令人惊喜的功能和应用！

在深度学习领域，模型的部署一直是一个具有挑战性的任务。为了解决这个问题，OpenMMLab推出了MMDeploy，一个强大而灵活的工具，帮助用户轻松地将他们的模型部署到不同的平台和推理引擎上。本文将带您深入了解MMDeploy的功能和最新进展，让您在模型部署的道路上游刃有余！时间如白驹过隙，转眼间MMDeploy已经陪伴大家走过一个季度了。在过去的几个月里，MMDeploy不仅积极进行了功能扩展，还提供了详细的模型部署教程。让我们来看看最新的进展吧！ 使用MMDeploy的方法非常灵活。您可以将其作为一个整体来完成端到端的模型部署，也可以只使用其中的部分功能模块，根据自己的项目需求灵活选择。例如： 除了上述典型的应用场景，您还可以基于MMDeploy开发新的模块或组件。比如，您可以开发新的模型导出方法、推理引擎组件、算法的后处理模块，或者支持其他文件格式的读取模块等。通过付诸行动，您可以开源自己的项目，展示自己的才华和创造力。 未来规划方面，MMDeploy团队计划在第二季度继续推出新的功能和更新。具体的计划可以参考下图。最后，我们诚挚地邀请大家多多关注MMDeploy，并加入我们的社群，一起享受愉快的学习和探索过程。我们期待您的关注、点赞和参与！ 结语：MMDeploy是一个强大而灵活的工具，旨在简化深度学习模型的部署过程。通过MMDeploy，您可以选择最适合自己项目需求的部署方式，并轻松地将模型部署到各种平台和推理引擎上。无论您是初学者还是经验丰富的研究者，MMDeploy都能为您带来便利和效率。让我们一起探索MMDeploy的世界，让深度学习变得更简单！

大家好，我想分享一个令人心动的消息，一个由HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B，以其非凡的性能在AI领域引发了一场轩然大波。这个只有70亿参数的模型，却以出乎意料的实力，击败了拥有700亿参数的巨头LLaMA2！更令人振奋的是，这款模型不仅能轻松在你的苹果电脑上运行，而且它是完全开源且免费的！ Zephyr-7B，一股清新的西风 Zephyr-7B的出现，正如它的名字一样，就像一股清新的西风在AI领域中吹拂。这是一个在Mistral-7B模型基础上，经过团队精心微调，使用直接偏好优化（DPO）在公开数据集上进行调整的结果。而这个Mistral-7B模型，是由被誉为“欧洲OpenAI”的Mistral AI打造的一个开源大模型。 评估模型，Zephyr的优秀表现 评估模型的性能，我们常用MT-Bench，这是一个评估模型处理多轮对话能力的基准测试，问题集涵盖写作、角色扮演、提取等8个类别。在此测试中，Zephyr-7B-alpha的MT-Bench平均得分为7.09，超越了Llama2-70B-Chat。 而且，Zephyr并没有止步于此，H4团队推出了它的进化版，Zephyr-7B-beta。他们在GPT-4和Claude 2中提取对齐性，然后将其注入小模型中，开发出了使用蒸馏直接偏好优化（dDPO）用于小模型的方法。二代Zephyr，MT-Bench平均得分升高至7.34。在AlpacaEval上，Zephyr的胜率为90.6%，优于ChatGPT。 用户反馈，Zephyr的热烈好评 在接收到这个新闻的网友们中，对Zephyr的好评如潮。一项评分显示，Zephyr-7b-beta的Elo评分已经飙升至很高的水平，甚至超过了13B的模型。许多人纷纷表示，Zephyr的表现超出了他们的预期，他们对Zephyr给予了一致的好评。 实力背书，Zephyr的高级RAG表现 Llama Index（此前名为GPT Index）的联合创始人兼CEO Jerry Liu也对Zephyr进行了测试。他发现，Zephyr是目前唯一一个在高级RAG/agentic任务上表现良好的开源7B模型。数据也显示，Zephyr在高级RAG任务上的效果可以和GPT-3.5、Claude 2相抗衡。 研发成本，Zephyr的经济性 最后，我想特别提到的是，Zephyr的训练成本。按照研究团队的说法，微调这个模型只需要500美元，也就是在16个A100上跑8小时。这样的成本效益，无疑让Zephyr在AI模型的竞争中占据了更大的优势。 总的来说，Zephyr-7B的出现，无疑为AI领域带来了一场革新。

人工智能的力量正在日益扩大，其在各领域的应用也在不断深化。今天，让我们来了解一款名为RWKV-5 World的多语言文本生成模型，这款模型由BlinkDL公司开发，目前正在进行训练中。 RWKV-5 World：一款跨越语言边界的模型 RWKV-5 World是一款正在进行训练中的文本生成模型，其目标是在100多种世界语言（其中70%为英语，15%为多语言，15%为代码）上进行训练，这些语言数据来自于多个来源，包括EleutherAI的pile数据集，cerebras的SlimPajama-627B数据集，bigcode的starcoderdata数据集，以及oscar-corpus的OSCAR-2301数据集等。 RWKV-5 World的模型特点 RWKV-5 World模型的训练使用了RWKV-LM v4neo，这是一款由BlinkDL公司开发的领先的语言模型训练工具。在训练过程中，我们设定了”r2r4″作为测试参数。到目前为止，我们已经完成了两个版本的训练，第一个版本使用了0.59T的标记，第二个版本使用了1.12T的标记。 RWKV-5 World的使用方法 如果你想尝试RWKV-5 World模型，你需要使用rwkv pip包0.8.14+进行推理，你可以在PyPI上找到它。同时，我们也提供了在线演示，你可以在Hugging Face的网站上进行体验。如果你想了解更多关于RWKV-5 World模型的工作原理，你可以关注BlinkDL_AI的Twitter，或者访问我们的官方网站。 RWKV-5 World的未来发展 RWKV-5 World模型的训练仍在进行中，我们正在不断上传最新的训练进度至Hugging Face。想象一下，当我们使用更多的数据进行训练时，RWKV-5 World模型将会发生什么呢？这将是一个令人兴奋的旅程，让我们一起期待RWKV-5 World模型的未来发展吧！ 如果你对RWKV-5 World模型有任何问题或者建议，欢迎在下面的评论区留言，我们会尽快回复你。同时，如果你对这个博客有任何建议或者意见，也请随时告诉我们，我们期待你的反馈。

你是否曾经想过，人工智能能否与我们进行自如的对话，就像人与人交谈一样自然？欢迎你来到这个博客，今天，我们将要深入探讨一款名为Zephyr 7B Alpha的语言模型，这款语言模型由Hugging Face公司开发，它正在积极推动人工智能语言处理的边界。 Zephyr 7B Alpha：一款全新的语言模型 Zephyr 7B Alpha是一款强大的7B参数的GPT类模型，这款模型的主要语言是英语。它是基于mistralai/Mistral-7B-v0.1模型进行微调的，使用了一系列公开可用的、合成的数据集进行训练。它是Zephyr系列的第一个模型，专门为了提供帮助而训练。 Zephyr 7B Alpha的模型源 Zephyr 7B Alpha的源代码位于GitHub的Hugging Face仓库中，你可以在此浏览和学习。同时，Hugging Face也提供了一个在线演示，你可以在那里直接体验Zephyr 7B Alpha的能力。 Zephyr 7B Alpha的应用与局限性 Zephyr 7B Alpha的初始微调是基于UltraChat数据集的一个变体，该数据集包含了由ChatGPT生成的各种合成对话。然后，我们进一步使用Hugging Face的DPOTrainer在openbmb/UltraFeedback数据集上对模型进行了对齐。因此，你可以使用这个模型进行聊天，并可以在我们的在线演示中测试其能力。 虽然Zephyr 7B Alpha是一个强大的模型，但也存在一些局限性。由于它没有使用RLHF等技术进行人工偏好对齐，或者像ChatGPT那样使用环路过滤响应进行部署，所以在某些情况下，模型可能会产生问题的输出。 Zephyr 7B Alpha的训练和评估数据 在训练过程中，我们使用了一系列的超参数，包括学习率、训练批次大小、评估批次大小、随机种子、分布式类型、设备数量、总训练批次大小、总评估批次大小、优化器类型、学习率调度器类型和学习率调度器预热比例等。在评估集上，Zephyr 7B Alpha表现出了优秀的性能。 总结 Zephyr 7B Alpha是一款强大的语言模型，它不仅拥有强大的参数，同时也利用了一系列先进的训练技术。虽然它还存在一些局限性，但我们相信，随着技术的进步，Zephyr 7B Alpha将会进一步提升其性能，为我们提供更多的帮助。让我们一起期待Zephyr 7B Alpha的未来吧！ 如果你对Zephyr 7B Alpha有更多的问题，欢迎在下面的评论区留言，我们会尽快回复你。同时，如果你对这个博客有任何的建议或者意见，也请随时告诉我们，我们期待你的反馈。