Link Reader 功能
當然，以下是一個表格，詳細解釋了Link Reader的功能、案例和Prompt示範：
| 功能 | 案例 | Prompt示範 |
|---|---|---|
| 獲取網頁內容 | 用戶想要了解某個網頁的內容，但不想或無法直接訪問該網頁。 | "Link Reader，請幫我獲取這個網頁的內容：[網址]" |
| 文章摘要 | 用戶有一篇長篇大論的文章，想要獲得該文章的摘要。 | "Link Reader，請幫我總結這篇文章的內容：[網址]" |
| 解釋複雜概念 | 用戶在一篇科學研究報告中遇到了一個複雜的概念，需要解釋。 | "Link Reader，請幫我解釋這個網頁中的這個概念：[網址]" |
| 翻譯鏈接資源的文本 | 用戶有一個外語的網頁，需要翻譯該網頁的內容。 | "Link Reader，請幫我翻譯這個網頁的內容：[網址]" |
| 分析PDF報告 | 用戶有一份PDF報告，需要分析該報告的內容。 | "Link Reader，請幫我分析這份PDF報告的內容：[網址]" |
| 閱讀PowerPoint演示文稿 | 用戶有一份PowerPoint演示文稿，但不想或無法打開它，需要了解其內容。 | "Link Reader，請幫我閱讨這份PowerPoint演示文稿的內容：[網址]" |
請注意，這些示範是基於英文的Prompt，如果需要中文的Prompt，可能需要稍作調整。例如，"Link Reader，請幫我獲取這個網頁的內容：[網址]"可以調整為"Link Reader，請幫我讀取這個網址的內容：[網址]"。
以下是該網頁的內容翻譯：
標題：Billie Eilish 回擊對她更女性化的時尚選擇的批評 | CNN
內容：
Billie Eilish正在回擊那些顯然對她多年來風格的演變有問題的批評者。
這位21歲的格萊美獎得主在週末在她的Instagram故事中發布了一系列照片，並寫道：“我在職業生涯的前5年裡，因為我男性化的打扮和我所做的事情，被你們這些傻瓜徹底摧毀，並且不斷被告知，如果我表現得像一個女人，我會更性感。
“現在，當我感到舒適到可以穿著任何稍微女性化或合身的衣服時，我變了，我是一個賣國賊，”她在一張自己的照片上的標題繼續寫道。“‘她發生了什麼事’‘天哪，她不再是以前的Billie，她就像其他人一樣’等等等等。”
Eilish繼續指責那些“真正的白痴”和“笨蛋”。
“讓女性存在！”她補充說。
Eilish接著發布了更多的帖子。
“有趣的事實！你知道女性是多面的嗎！！！？令人震驚，對吧？信不信由你，女性可能對多種事物感興趣，”她寫道。
“還有，女性化並不等於弱小？？？！！天哪？！瘋狂，對吧？誰知道，”她補充說。“還有，想要在不同的時候以不同的方式表達自己，這完全是前所未聞，瘋狂的想法。”
Eilish在2021年告訴Elle雜誌，她在分享了一種不同的外觀後，失去了100,000個社交媒體追蹤者。
“人們抱著這些記憶和依戀，”她告訴該出版物。“但這是非常非人化的。”
這份報告名為 "QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs"，由 Tim Dettmers、Artidoro Pagnoni、Ari Holtzman 和 Luke Zettlemoyer 共同撰寫，他們來自華盛頓大學。
報告介紹了一種名為 QLORA 的高效微調方法，該方法能夠大幅降低記憶體使用量，使得能在單一 48GB 的 GPU 上微調一個 65B 參數模型，同時保持完整的 16 位微調任務性能。QLORA 透過一個被凍結的、4位元量化的預訓練語言模型反向傳播梯度到低秩適配器 (LoRA)。他們最好的模型家族，名為 Guanaco，超越了所有先前公開發布的模型在 Vicuna 基準測試上的表現，達到了 ChatGPT 性能水平的 99.3%，而只需要在單一 GPU 上微調 24 小時。
QLORA 提出了多項創新以節省記憶體而不犧牲性能：(a) 4位元 NormalFloat (NF4)，這是一種對於常態分佈權重理論上最佳的新數據類型；(b) 雙重量化，透過量化量化常數來減少平均記憶體占用；(c) 分頁優化器，用於管理記憶體峰值。他們使用 QLORA 對超過 1,000 個模型進行微調，對 8 個指令數據集、多種模型類型 (LLaMA, T5) 和模型規模進行詳細分析。
他們的結果顯示，QLORA 在小型高品質數據集上的微調可以達到最先進的結果，即使使用的模型比先前的最先進模型小。他們提供了基於人類和 GPT-4 評估的聊天機器人性能的詳細分析，發現 GPT-4 評估是一種便宜且合理的人類評估替代方案。此外，他們發現目前的聊天機器人基準測試無法準確評估聊天機器人的性能水平。
他們釋出了所有的模型和代碼，包括用於 4位元這份報告名為 "QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs"，由 Tim Dettmers、Artidoro Pagnoni、Ari Holtzman 和 Luke Zettlemoyer 共同撰寫，他們來自華盛頓大學。
報告介紹了一種名為 QLORA 的高效微調方法，該方法能夠大幅降低記憶體使用量，使得能在單一 48GB 的 GPU 上微調一個 65B 參數模型，同時保持完整的 16 位微調任務性能。QLORA 透過一個被凍結的、4位元量化的預訓練語言模型反向傳播梯度到低秩適配器 (LoRA)。他們最好的模型家族，名為 Guanaco，超越了所有先前公開發布的模型在 Vicuna 基準測試上的表現，達到了 ChatGPT 性能水平的 99.3%，而只需要在單一 GPU 上微調 24 小時。
QLORA 提出了多項創新以節省記憶體而不犧牲性能：(a) 4位元 NormalFloat (NF4)，這是一種對於常態分佈權重理論上最佳的新數據類型；(b) 雙重量化，透過量化量化常數來減少平均記憶體占用；(c) 分頁優化器，用於管理記憶體峰值。他們使用 QLORA 對超過 1,000 個模型進行微調，對 8 個指令數據集、多種模型類型 (LLaMA, T5) 和模型規模進行詳細分析。
他們的結果顯示，QLORA 在小型高品質數據集上的微調可以達到最先進的結果，即使使用的模型比先前的最先進模型小。他們提供了基於人類和 GPT-4 評估的聊天機器人性能的詳細分析，發現 GPT-4 評估是一種便宜且合理的人類評估替代方案。此外，他們發現目前的聊天機器人基準測試無法準確評估聊天機器人的性能水平。
他們釋出了所有的模型和代碼，包括用於 4位元 Normal
對不起，我之前的回答被截斷了。讓我繼續。
他們釋出了所有的模型和代碼，包括用於 4位元 NormalFloat (NF4) 的 PyTorch 實現，以及他們的分頁優化器。他們希望這些工具能夠幫助研究社區更有效地微調大型語言模型，並進一步探索這個領域的可能性。
總的來說，這份報告提出了一種新的微調方法，名為 QLORA，該方法能夠在單一 GPU 上微調大型語言模型，並且在多項基準測試上達到了優秀的性能。這種方法的實現依賴於多項創新，包括新的數據類型、雙重量化和分頁優化器等。他們的研究結果也顯示，即使在小型高品質數據集上，QLORA 的微調也能達到最先進的結果。
很抱歉，我目前無法直接從影片中提取內容並將其轉換為思