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~
2024年,美国数学邀请赛(AIME)成为评估大型语言模型(LLM)数学推理能力的重要基准。AIME是一项备受尊崇的考试,包含15道题,考试时间为3小时,旨在考察美国顶尖高中生在各类数学领域的复杂问题解决能力。
在人工智能领域,随着大型语言模型(LLMs)在各类任务中的表现不断提升,评估这些模型的实际能力变得尤为重要。尤其是在软件工程领域,AI 模型是否能够准确地解决真实的编程问题,是衡量其真正应用潜力的关键。而在这方面,OpenAI 推出的 *SWE-bench Verified* 基准测试,旨在提供一个更加可靠和精确的评估工具,帮助开发者和研究者全面了解 AI 模型在处理软件工程任务时的能力。
马斯克大模型企业xAI开源Grok-1,截止目前全球规模最大的MoE大模型,词汇表超过13万!
《Effective Java 第三版》笔记之二 当构造参数很多的时候考虑使用builder
如何估计大模型推理或者训练所需要的显存大小?HuggingFace官方工具Model Memory Calculator,一键计算大模型显存需求~
Mistral AI开源全新的120亿参数的Mistral NeMo模型,Mistral 7B模型的继任者!完全免费开源!中文能力大幅增强!
最近很火的基于人工智能(AI)的vibe coding是什么?它和传统软件编码之间有什么区别?
tokens危机到来该怎么办?新加坡国立大学最新研究:为什么当前的大语言模型的训练都只有1次epoch?多次epochs的大模型训练是否有必要?