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~
今天Google发布了TensorStore,这是一个开源的C++和Python软件库,设计用于存储和操作大规模n维数据。TensorStore已经被用来解决科学计算中的关键工程挑战(例如,管理和处理神经科学中的大型数据集,如石油级的三维电子显微镜数据和神经元活动的 "4d "视频)。TensorStore还被用于创建大规模的机器学习模型,如PaLM,解决了分布式训练期间管理模型参数(检查点)的问题。
Google前AI研究人员认为2024年可能不会出现能与GPT-4竞争的开源模型/产品
主题模型聚类匹配2018TKDE阅读笔记(Topic Models for Unsupervised Cluster Matching)
实际案例说明AI时代大语言模型三种微调技术的区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought
OpenAI再度泄露重磅更新,GPT-4即将发布128K的超长上下文版本以及多模态版本,价格下降一大半!
国产全球最长上下文大语言模型开源:XVERSE-13B-256K,一次支持25万字输入,免费商用授权~
让大模型支持更长的上下文的方法哪个更好?训练支持更长上下文的模型还是基于检索增强?
Python报Memory Error或者是numpy报ValueError: array is too big; `arr.size * arr.dtype.itemsize` 的解决方法
如何让开源大模型支持ChatGPT的Code Interpreter能力:基于LangChain的开源项目Code Interpreter API