GPT:0代碼微調大模型火了，只需5步，成本低至150塊_GPT幣

明敏發自凹非寺量子位|公眾號QbitAI

0代碼微調一個大模型，成本不到20美元？

過程也非常簡單，只需5步。

如LLaMA、GPT、StableLM等爆火的開源生成式模型，都能搞定。

這就是MonsterAPI，一個最新火起來的API平臺。

有人覺得這個開源領域的新工作，能改寫AI開發的游戲規則，加速AI應用的速度。

Interlay創始人提議創建BRC-42標準，旨在將BRC-20代幣橋接至以太坊等外部網絡:5月12消息，Interlay創始人Alexei Zamyatin發推提議創建BRC-42標準，旨在以完全去中心化的方式將BRC-20代幣橋接至以太坊、Solana、Polkadot、Interlay等外部智能合約鏈，從而解鎖BRC-20代幣的DeFi用例，比如閃兌、借貸等等。

此前，Alexei還曾提議過創建BRC-21標準，旨在以去中心化的方式將以太坊、Solana等外部區塊鏈的代幣橋接至比特幣鏈上，BRC-42與BRC-21均作用于跨鏈領域，但方向相反。[2023/5/12 14:59:45]

分析師：比特幣被BRC-20代幣“圍攻”，gas費飆升:金色財經報道，加密數據公司的分析師 Axel Adler Jr表示，在BTC區塊鏈上鑄造BRC-20memecoin導致區塊空間需求激增，與以太坊的ERC-20等傳統代幣標準不同，BRC-20不使用智能合約，僅使用支持比特幣區塊鏈的錢包進行操作。”根據CryptoQuant的數據，每筆交易的平均費用飆升，超過16美元，并在5月9日達到29美元的峰值。[2023/5/10 14:54:07]

還有人興奮提問，之后會接入GPT-3/GPT-4嗎？

所以，它具體是怎么實現的？

BRC-20代幣總市值突破7億美元:金色財經報道，數據顯示，比特幣銘文代幣Ordi突破19美元，暫報19.58美元，24小時漲幅17.96%，當前總市值已達4.11億美元。此外，BRC-20相關代幣目前約為14200種，總市值突破7億美元，過去24小時的交易量為203996187美元。

據悉，BRC-20協議是直接寫到比特幣網絡上，以聰為載體，用OrdinalInscriptions的JSON數據部署、鑄造和轉移代幣。Ordi是第一個比特幣銘文代幣，總供應量為2100萬枚。[2023/5/9 14:51:11]

五步零代碼搞定

簡單理解，MonsterAPI就是將微調步驟盡可能簡易化，讓開發者不用再手動進行一系列設置，同時也提供便宜的GPU資源及內存優化。

幣在（BitZ）：ETH與ERC20代幣充提正常，不受Infura宕機影響:11月11日，提供免費的以太坊節點RPC API服務的Infura發生宕機，導致部分交易平臺ETH與ERC20代幣充提業務受到影響。

對此幣在相關負責人表示，團隊使用的是不同云服務商、不同區域部署的ETH全節點集群，同時還選取了多個第三方服務商（例如Infura、etherscan等）的數據進行比較，在區塊異常的時候會自動剔除個別節點或者服務商，并有工程師24小時值守響應，在極短的時候定位原因和確保資金安全，因此不受影響，用戶可正常充提ETH與ERC20代幣。[2020/11/11 12:20:58]

具體過程如下：

第一步，選擇一個模型進行微調。

比如LLaMA-7B、GPT-J-6B、StableLM-7B等，MonsterAPI提供了至少10個基礎大模型。

第二步，選擇或創建微調任務。比如指令微調、文本分類等，或者自定義任務。

第三步，選擇一個HuggingFace數據集。

MonsterAPI可以無縫集成HuggingFace數據集，可選擇范圍很大；還可以根據任務類型推薦數據集。

并且不用自己手動操作，就能自動設置好格式。

第四步，設置超參數。

第五步，檢查和提交。

在設置好如上所有步驟后，確定沒有錯誤就可以提交了。

MonsterAPI表示可以通過WandB上的日志來監測任務。

在其博客中寫道，用DataBricksDolly15k微調LLaMA-7B完成3個epouch，成本僅需不到20美元。

官網顯示，注冊用戶后會贈送2500積分。會員分為三檔，收費分別是每月9美元/29美元/39美元。

除了微調以外，MonsterAPI還提供各種生成式AI的API接口，并表示成本比其他方案低80%。

背后公司已獲110萬美元融資

消息顯示，MonsterAPI背后公司拿下了110萬美元的種子前資金。

這家AI初創公司給自己的定位是要做“GPU領域的愛彼迎”，把全世界分散的GPU資源實現靈活調度，讓開發者們能夠以更低的價格使用。

創始人是兩兄弟GauravVij和SaurabhVij。

其中GauravVij還創立了一家CV公司，正是因為CV公司需要面臨巨大的云計算資本，才啟發了他們要做這樣一個平臺。

SaurabhVij之前是歐洲核研究中心的粒子物理學家，同時也研究分布式計算。

兄弟倆表示在經過多輪技術迭代后，他們優化了消費級GPU在機器學習任務上的性能，使得運行WhisperAI模型的成本相較于AWS平臺降低了90%，所以他們就想著為什么不利用這個方法來幫助數以萬計的開發者們。

同時他們透露公司的一個客戶使用他們的分散的GPU計算資源，已經節省了30萬美元。

參考鏈接：https://blog.monsterapi.ai/no-code-fine-tuning-llm/https://www.enterpriseai.news/2023/06/09/monster-api-launches-the-airbnb-of-gpus-with-1-1m-pre-seed/

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