小鹏AI

text-davinci-003 恢复了（但仍然比code-davinci-002差）一些在text-davinci-002 中丢失的部分上下文学习能力（大概是因为它在微调的时候混入了语言建模） 并进一步改进了零样本能力（得益于RLHF）。详实的回应：text-davinci-003 的生成通常比 text-davinci-002长。Code-davinci-002 是基础模型，text-davinci-002 是指令微调 code-davinci-002 的产物（见 OpenAI 的文档）。

MLC LLM依赖于开源生态系统，更具体地说，是 TVM Unity，这是 TVM 项目中一个令人兴奋的最新发展，它支持 Python 优先的交互式 MLC 开发体验，使我们能够轻松地用 Python 编写新的优化，并逐步将我们的应用带到感兴趣的环境中。利用优化，如融合量化内核，一流的动态形状支持和不同的 GPU 后端。提供了一个轻量级的基于 C + + 的示例 CLI 应用程序，它展示了如何包装已编译的构件和必要的预/后处理，这将有望澄清工作流程，以便将它们嵌入到本地应用程序中。

7B的模型有多大？