中央五台直播，高清流畅在线观看！

中央五台是中国最具有影响力的电视媒体之一，其高质量的节目和丰富多彩的内容吸引了众多观众的关注。然而，由于众所周知的原因，有些观众无法通过传统电视观看中央五台的直播节目。幸运的是，现在中央五台的高清流畅在线观看功能已经成为了现实！

一、观看方式

要观看中央五台的高清流畅在线直播节目，您需要连接至互联网，然后访问中央五台的官方网站。在网站首页上，您将看到一个名为在线直播的选项，点击它，即可进入一个观看页面，该页面上会列出当前正在播出的所有直播节目。如果您想观看已经播放完毕的节目，也可以在网站上找到名为点播的选项来浏览所有的点播内容。无论是观看直播还是点播内容，中央五台的高清流畅在线观看都可以为您提供极致的视听享受。

二、观看体验

中央五台的高清流畅在线观看具有优秀的观看体验，不仅提供高清画质，还有流畅的播放速度和无需等待的缓存时间。如果您的网络速度比较慢，也可以在观看页面上选择更低的画质进行观看。此外，中央五台的在线观看还可以让您自主选择字幕和音轨，让您更方便地享受视听体验。对于喜欢分享的观众，中央五台的高清流畅在线观看还提供了方便的分享功能，您可以通过微博、微信等社交媒体分享您观看的节目或内容，与好友们分享电视媒体带来的快乐。

三、内容丰富

中央五台的高清流畅在线观看不仅提供了直播节目和点播内容，还涵盖了新闻、综艺、电视剧、体育等多个领域。无论您喜欢什么类型的内容，都可以在中央五台的在线观看中找到您想要的内容。除此之外，中央五台的在线观看还提供了一些独家的内容，如专访名人、纪录片等。这些内容不仅丰富了中央五台的内容库，也使得在线观看成为了一种独特的观看体验。

四、适用范围广

中央五台的高清流畅在线观看不仅适用于中国大陆的观众，还可以在全球范围内使用。只要您连接上互联网，就可以通过中央五台的官方网站在任何地方观看您喜欢的节目或内容。这使得中央五台的在线观看成为了一个连接中华文化与世界的桥梁，让更多的人可以了解和感受中国的文化魅力。

总结

中央五台的高清流畅在线观看是一个极佳的电视媒体观看方式，它提供了优秀的观看体验、丰富多彩的内容、方便的分享功能和适用范围广的优势。如果您还没有体验过中央五台的高清流畅在线观看，不妨来一试，相信您会被它的优秀表现所吸引！

常见问题解答

1.中央五台的高清流畅在线观看需要收费吗？

答：不需要。中央五台的高清流畅在线观看是完全免费的，您只需连接至互联网，便可在中央五台的官方网站上观看您喜欢的节目或内容。

2.中央五台的在线观看是如何保证高清流畅的观看体验？

答：中央五台的在线观看采用了最新的技术和优秀的视频编码算法，可以在保证高清画质的同时，有效地减少带宽需求和缓存时间，从而实现流畅的播放体验。

中央五台直播，高清流畅在线观看！随机日志

又一组虫子从地球上被消灭了！谢谢你们把这些报告给我。

1、新特性：添加新的全局设置来选择使用哪个本地shell（BASH、ZSH（6位）、CMD、POWERShell或LinuxWSL分发之一）

2、软件是一款内嵌式的综合服务软件，只要将软件和用户的手机相机直接绑定，或者是授权相机的登录模式。

3、现在将作为其他同步错误来处理。为了模仿以前的行为。

4、删除资源与退出账号会会清空列表显示提示，修复：魔法BUG

5、内置00多种主播语音包，支持中文与英文；

<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>幾(ji)行(xing)代(dai)碼(ma)，GPT-3變(bian)ChatGPT！吳(wu)恩(en)達(da)高(gao)徒(tu)、華(hua)人(ren)CEO震(zhen)撼(han)發(fa)布(bu)Lamini引(yin)擎(qing)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Aeneas 好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】這(zhe)個(ge)全(quan)新发布的(de)Lamini引擎，大(da)大拉(la)低(di)了(le)模(mo)型(xing)訓(xun)練(lian)的門(men)檻(kan)，開(kai)发者(zhe)人手(shou)壹(yi)个ChatGPT的夢(meng)想(xiang)成(cheng)真(zhen)了。

快(kuai)速(su)定(ding)制(zhi)模型的LLM引擎Lamini來(lai)了，开发者狂(kuang)喜(xi)！

ChatGPT雖(sui)好，但(dan)始(shi)終(zhong)有(you)门槛。通(tong)常(chang)，只(zhi)有擁(yong)有AI博(bo)士(shi)學(xue)位(wei)的大型機(ji)器(qi)学習(xi)團(tuan)隊(dui)，才(cai)能(neng)这樣(yang)训练一个模型。

為(wei)了把(ba)这个门槛打(da)下(xia)来，团队構(gou)建(jian)了Lamini引擎，從(cong)此(ci)，每(mei)个开发者都(dou)能夠(gou)拥有从GPT-3训练ChatGPT的超(chao)能力(li)！

劃(hua)重(zhong)點(dian)：可(ke)以(yi)商(shang)用(yong)！可以商用！可以商用！

項(xiang)目(mu)地(di)址(zhi)：https://github.com/lamini-ai/lamini/

Lamini的开发团队表(biao)示(shi)，妳(ni)需(xu)要(yao)的只是(shi)几行代码，就(jiu)可以用托(tuo)管(guan)數(shu)據(ju)生(sheng)成器倆(liang)训练自(zi)己(ji)的LLM，包(bao)括(kuo)權(quan)重和(he)其(qi)他(ta)所(suo)有的內(nei)容(rong)。

此外(wai)，你也(ye)可以使(shi)用开源(yuan)的LLM，用Lamini庫(ku)對(dui)生成的数据進(jin)行微(wei)調(tiao)。以及(ji)訪(fang)問(wen)完(wan)整(zheng)的LLM训练模塊(kuai)，使用从LoRa等(deng)速度(du)優(you)化(hua)，到(dao)虛(xu)擬(ni)私(si)有雲(yun) (VPC) 部(bu)署(shu)等企(qi)業(ye)功(gong)能。

对此，英(ying)偉(wei)达科(ke)学家(jia)Jim Fan表示， LLaMa+自定義(yi)数据正(zheng)在(zai)成为新的範(fan)式(shi)，而(er)Lamini的推(tui)出(chu)也帶(dai)了一種(zhong)全新的模式——FaaS，微调即(ji)服(fu)務(wu)。

MLOps的未(wei)来是「LMOps」。哪(na)裏(li)有標(biao)準(zhun)化，哪里就有机會(hui)。

OpenAI科学家，前(qian)特(te)斯(si)拉人工(gong)智能總(zong)監(jian)Andrej Karpathy也表示，LLM定制化的生態(tai)正在愈(yu)发火(huo)爆(bao)。

训LLM就像(xiang)prompt-tuning一样簡(jian)單(dan)

寫(xie)一个prompt如(ru)此容易(yi)，但想要从基(ji)礎(chu)模型训练出一个大語(yu)言(yan)模型，卻(que)是如此困難(nan)。

因(yin)为需要花(hua)費(fei)大量(liang)時(shi)間(jian)，来找(zhao)出微调模型失(shi)敗(bai)的原(yuan)因，所以对数据集(ji)微调的叠(die)代周(zhou)期(qi)都是以月(yue)为单位的。

與(yu)之(zhi)相(xiang)反(fan)，微调prompt的迭代，只需要几秒(miao)鐘(zhong)，並(bing)且(qie)在几个小(xiao)时内，性(xing)能都能保(bao)持(chi)穩(wen)定。

这个過(guo)程(cheng)只需要把有限(xian)数量的数据整合(he)到prompt中(zhong)就可以了，并不(bu)需要動(dong)輒(zhe)几TB的数据。

ChatGPT的誕(dan)生十(shi)分(fen)艱(jian)难，OpenAI的团队花了几个月的时间，在基础的GPT-3模型上(shang)微调，并进行RLHF。这个门槛極(ji)高，只有大型的ML团队才能完成这种训练。

有500強(qiang)企业的技(ji)術(shu)負(fu)責(ze)人这样抱(bao)怨(yuan)过：「我(wo)們(men)团队的10名(ming)机器学习工程師(shi)用了OpenAI的微调API，結(jie)果(guo)我们的模型反而变得(de)更(geng)差(cha)了，怎(zen)麽(me)辦(ban)啊(a)。」

「我真的不知(zhi)道該(gai)怎么充(chong)分利(li)用数据，我已(yi)經(jing)用盡(jin)了所有从在線(xian)教(jiao)程中能学到的prompt魔(mo)法(fa)了。」

这，就是研(yan)究(jiu)者构建Lamini的原因：讓(rang)每个开发者可以直(zhi)接(jie)从GPT-3训练ChatGPT。

任(ren)意(yi)LLM，秒变ChatGPT！

Lamini是一个LLM引擎，可以让不僅(jin)仅是机器学习專(zhuan)家的任何(he)开发人員(yuan)，都能在大型数据集中，把高性能的LLM训练得像ChatGPT一样好。

这个过程，只需要Laimini库的几行代码即可。

值(zhi)得註(zhu)意的是，这个库中的优化（optimization）遠(yuan)远超出了現(xian)在开发者可以使用的范圍(wei)，从更具(ju)挑(tiao)戰(zhan)性的优化（如RLHF）到更简单的优化（如減(jian)少(shao)幻(huan)覺(jiao)）。

比(bi)如，你想从不同(tong)的角(jiao)度生成一个廣(guang)告(gao)文(wen)案(an)。

首(shou)先(xian)，从llama模块导入(ru)LLM引擎：

fromllama import LLMllm = LLM(name="marketing")

接下来，需要定义輸(shu)入和输出類(lei)型。注意，这里一定要包括上下文（Context），因为可以有助(zhu)於(yu)LLM在自然(ran)语言中进行理(li)解(jie)。

fromllama importType, Context

classAdAspects(Type): tone: str = Context("tone of the marketing copy") product_features: list = Context("product features to promote") audience: str = Context("target audience for the message") subject: str = Context("subject or topic of the message") goal: str = Context("goal of this marketing campaign and message")

classAdCopy(Type): title: str = Context("google ad title tag") deion: str = Context("google ad deion") keywords: list = Context("keywords for the search engine")

然後(hou)就可以开始提(ti)问了：

语氣(qi)：大膽(dan)，但不傲(ao)慢(man)

特色(se)：亞(ya)洲(zhou)醬(jiang)料(liao)和香(xiang)料、家常调料和套(tao)餐(can)包，可以輕(qing)松(song)在家烹(peng)飪(ren)。

aspects = AdAspects(tone="bold and bright, but not arrogant", product_features=['asian sauces and aromatics','home-cooked seasonings and meal packs that can be easily cooked at home'],audience="suburban families", subject="delicious asian meals without going to a restaurant", goal="get suburban moms and dads to try buy their first omsom pack or free tasting kit")ad_copy = llm(input=aspects, output_type=AdCopy)print(f"Ad copy: {ad_copy}")

模型输出：

嘗(chang)試(shi) Omsom 的美(mei)味(wei)亚洲酱料、香料、家常调料和套餐包。轻松为家人在家做(zuo)出美味佳(jia)肴(yao)。

> title= 'Delicious Asian Meals Without Going to a Restaurant | Omsom'deion="Try Omsom's delicious Asian sauces, aromatics, and home-cooked seasonings and meal packs. Easily cook delicious meals at home for your family."keywords=['Asian sauces', 'Aromatics', 'Home-cooked seasonings', 'Meal packs', 'Delicious meals', 'Suburban families', 'Omsom']

如何創(chuang)建自己的「ChatGPT」

基础模型能理解一般(ban)的英语，但如果需要它(ta)们学习一些(xie)垂(chui)直语言和規(gui)則(ze)，prompt微调并不足(zu)够，很(hen)多(duo)时候(hou)我们都需要构建自己的LLM。

利用用下面(mian)这个步(bu)驟(zhou)，就能獲(huo)得像ChatGPT一样遵(zun)循(xun)指(zhi)令(ling)的LLM。

尝试prompt-tuning ChatGPT或(huo)其他模型

可以使用Lamini库的API，在不同模型之间快速进行prompt-tuning，只需一行代码，即可在OpenAI和开源模型之间切(qie)換(huan)。

Lamini库已经优化了正確(que)的prompt，这样开发者就可以使用不同的模型，不必(bi)擔(dan)心(xin)如何为每个模型設(she)置(zhi)prompt的格(ge)式。

构建一个包含(han)输入-输出对的大型数据集

这些数据集会向(xiang)模型展(zhan)示，它應(ying)该如何響(xiang)应输入，無(wu)論(lun)是遵循英文說(shuo)明(ming)，還(hai)是以JSON响应。

研究者剛(gang)刚发布了一个只有几行代码的repo，使用Lamini库，仅从100个数据点中，就能生成50k数据点。

而且因为使用Lamini库来啟(qi)动Lamini引擎，所以这个过程根(gen)本(ben)不需要用到GPU。

在repo中，已经包含一个开源的70+k数据集。

项目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/

在大型数据集上微调基础模型

除(chu)了数据生成器，研究者还发布了一个LLM，它使用Lamini对生成的数据进行了微调。以编程方(fang)式執(zhi)行此操(cao)作(zuo)的功能也会很快发布。

也可以把OpenAI的微调API作为起(qi)步。

在微调模型上进行RLHF

使用Lamini，就不再(zai)需要大型ML和人工标記(ji)团队来運(yun)行RLHF。

部署到云端(duan)

只需点擊(ji)產(chan)品(pin)或功能中的API端点即可。

专为LLM打造(zao)的数据生成器

简单来说，依(yi)照(zhao)以下几个步骤，就可以训练自己的大语言模型了。

用于优化prompt微调和类型化输出（typed outputs ）的 Lamini库。

用于微调和RLHF的高級(ji)Lamini库，只需几行代码。

史(shi)上首个托管数据生成器，用于创建数据，来训练遵循指令的LLM。注意，已获得商业使用許(xu)可！

开源的指令跟(gen)隨(sui)（instruction-following）LLM，使用上述(shu)工具，只需几行代码即可完成。

数据生成器工作原理

Lamini数据生成器是一个LLM管线，它采(cai)用原始的100多條(tiao)指令的小集合，与預(yu)期的响应配(pei)对，生成50k+新的配对，靈(ling)感(gan)来自Stanford的Alpaca 。这个生成管线使用Lamini库来定义和调用 LLM，以生成不同但相似(si)的指令和响应对。

根据这些数据训练后，你的LLM会遵循这些指示，因而得到改(gai)进。对于使用开源LLM的生成管线，研究者提供(gong)了一个很好的默(mo)認(ren)值，Lamini Open和Lamini Instruct。

随著(zhe)每天(tian)新的LLM发布，研究者都会將(jiang)默认值更新为性能最(zui)佳的模型。在目前的版(ban)本中，Lamini Open用的是EleutherAI的Pythia，Lamini Instruct用的是Databricks的Dolly。

Lamini Open会生成更多指令，而Lamini Instruct会生成这些指令的成对响应。

最终生成的数据集可供免(mian)费商业使用，已经通过CC-BY许可。

仅用一行代码，就可以将Lamini库的默认值换成其他开源或OpenAI模型。

研究者发现，OpenAI模型的平(ping)均(jun)表现更好，但它们的许可限制了将生成数据用于训练类ChatGPT模型的商用。

对生成数据进行微调

在这个过程中，生成的数据会質(zhi)量不一。

在微调之前，下一步就是将生成的数据过濾(lv)为高质量数据。

然后，Lamini会通过在这个过滤后生成的数据集上训练基础模型，来创建自定义LLM。

研究者已经发布了一个开源指令跟随LLM（CC-BY 许可），可以用Lamini来训练Pythia基础模型，生成的37k指令是从70k中篩(shai)選(xuan)出来的。

顯(xian)然，Lamini库的出现，让迭代周期变得更快、更有效(xiao)，有更多的人能够构建模型，而不仅仅是试驗(yan)各(ge)种prompt。

团队介(jie)紹(shao)

Sharon Zhou是Lamini的聯(lian)合创始人兼(jian)首席(xi)执行官(guan)。

个人主(zhu)頁(ye)：https://sharonzhou.me/

她(ta)在哈(ha)佛(fo)大学获得了計(ji)算(suan)机科学与古(gu)典(dian)文学联合学士学位，并以最高榮(rong)譽(yu)获得了碩(shuo)士学位。

随后，她在斯坦(tan)福(fu)大学获得了计算机科学博士学位，师从吴恩达。

2022年(nian)，29歲(sui)的Zhou入选《麻(ma)省(sheng)理工科技評(ping)论》「35岁以下科技创新35人」。

Gregory Diamos是MLPerf的联合创始人。

他曾(zeng)是百(bai)度矽(gui)谷(gu)AI實(shi)验室(shi)的创始成员，对DeepSpeech和DeepVoice系(xi)統(tong)有貢(gong)獻(xian)。

參(can)考(kao)資(zi)料：

https://lamini.ai/blog/introducing-lamini返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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