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~
之前面的博客中,我们已经描述了基本的RNN模型。但是基本的RNN模型有一些缺点难以克服。其中梯度消失问题(Vanishing Gradients)最难以解决。为了解决这个问题,GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络应运而生。本篇博客将描述GRU神经网络的工作原理。GRU主要思想来自下面两篇论文:
MetaAI官宣开源编程大模型CodeLLaMA!基于LLaMA2微调!超越OpenAI的Codex,最高支持10万tokens输入!
国产开源大模型再添重要玩家:BAAI发布开源可商用大模型Aquila
MetaAI开源高质量高精度标注的图像数据集FACET:3.2万张图片、5万个主题,平均图像解析度达到1500×2000
73亿参数顶级开源模型Mistral-7B升级到v0.2版本,性能与上下文长度均有增强。
回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
CerebrasAI开源可以在iPhone上运行的30亿参数大模型:BTLM-3B-8K,免费可商用,支持最高8K上下文输入,仅需3GB显存