大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~
深度学习中Sequence to Sequence (Seq2Seq) 模型的目标是将一个序列转换成另一个序列。包括机器翻译(machine translate)、会话识别(speech recognition)和时间序列预测(time series forcasting)等任务都可以理解成是Seq2Seq任务。RNN(Recurrent Neural Networks)是深度学习中最基本的序列模型。
Google发布迄今为止公开可用的最大的多语言网络数据集MADLAD-400,覆盖419种语言
来自Microsoft Build 2023:大语言模型是如何被训练出来的以及语言模型如何变成ChatGPT——State of GPT详解
聊天大模型的输出速度应该是多少?单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天?来自贾扬清最新的讨论
如何微调大语言模型?吴恩达联合LaminiAI最新一个小时短课教会大模型微调!这次是面向中级水平人员~
如何提高大语言模型作为Agent的能力?清华大学与智谱AI推出AgentTuning方案
重磅!MetaAI开源4050亿参数的大语言模型Llama3.1-405B模型!多项评测结果超越GPT-4o,与Claude-3.5 Sonnet平分秋色!