2024.06.26 已经下线 1. 申请到 GPT-4-32K API 了 之前在 Azure 上提交申请使用 GPT-4，前几天收到审核通过的邮件了。 价格收费如下: Context Length Prompt per 1,000 tokens (8k) Completion per 1,000 tokens (32k) 8k $0.03 $0.06 32k $0.06 $0.12 请求限速为 60K TPM，即每分钟最多能处理 60K 个 Tokens。 2. 使用方式 无需登录，直接访问 https://chatgpt.chenshaowen.com/ 点击设置 输入访问密

1. 配额限制 每种云上的资源，能用多少是有限制的。 这是云厂为了防止资源滥用，降低租户之间的相互影响。 比如，一个账户下的企业项目数、弹性主机的数量、弹性公网 IP 的数量、弹性公网 IP 带宽的大小等。 因配额不够导致的资源申请失败，很常见；但在弹性业务高峰期

transformers 是由 Hugging Face 开发的 Python 库，用于在自然语言处理（NLP）任务中使用和训练预训练的 Transformer 模型。它提供了许多强大的工具和功能，使得处理文本数据和构建 NLP 模型变得更加容易。该库广泛应用于各种 NLP 任务，如文本分类、命名实体识别、问答、文本生成等。 1. transformers 中的 pipeline pipeline 提供

HuggingFace 通过提供共享模型 model、数据集 dataset、在线托管 space 等服务，为 AI 研究人员和开发者提供了一个完整的生态。本篇文章将介绍如何使用 HuggingFace 的模型和数据集。 1. 模型操作与使用 1.1 自定义存储目录 1 export HF_HOME=/Volumes/Data/HuggingFace 否则默认在 ~/.cache/huggingface 目录下。 1.2 模型的下载 第一种方法，页面上

1. 为什么是 Transformer 全连接的自注意 以往的 RNN 模型，每个单词只能和邻近的单词产生联系，而 Transformer 模型中的 Attention 机制，单词可以和任意位置的单词产生联系，这样就可以捕捉到全局的上下文信息。 没有梯度消失问题 RNN 作用在同一个权值矩阵上，使得其最大的特征值小于 1 时，就会出现