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~
谷歌在几个小时前发布了Gemini大模型,号称历史最强的大模型。这是一系列的多模态的大模型,在各项评分中超过了GPT-4V,可能是目前最强的模型。
OpenAI在发布了多模态的GPT-4V(GPT-4 with Vision)的接口,可以实现图像理解的功能(`Image-to-Text`)。这是OpenAI的第一个多模态接口,在以前的接口中,OpenAI都是文本大模型,相关的费用计算都是按照输入输出的tokens计算,虽然与一个单词多少钱有一点差异,但是也算直观。而GPT-4V是一个图像理解的接口,这里的费用计算不像文本的tokens那么直观,那么这个接口的费用计算逻辑是什么?这个计算逻辑透露了什么样的模型架构信息?本文将介绍这个问题。
正则化和数据增强对模型的影响并不总是好的:The Effects of Regularization and Data Augmentation are Class Dependent
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