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~
混合专家架构大模型是当前最火热的一个大模型技术发展方向。三月底,业界开源了多个混合专家大模型,包括DBRX、Qwen1.5-MoE-A2.7B等。而在四月初,又一家国产大模型企业开源了一个全新的MoE架构的模型,即深圳元象科技XVERSE开源的XVERSE-MoE-A4.2B。该模型参数256亿,推理时仅激活42亿参数,效果与当前主流的130亿参数的规模差不多。
最新发布!基于推文(tweet)训练的NLP的Python库TweetNLP发布了!
可以在手机端运行的大模型标杆:微软发布第三代Phi-3系列模型,评测结果超过同等参数规模水平,包含三个版本,最小38亿,最高140亿参数
OpenAI发布企业使用的ChatGPT:没有限制且更快的GPT-4、数据隔离、基于GPT-4的高级数据分析功能,但是暂不支持私有化部署
李开复创业公司零一万物开源迄今为止最长上下文大模型:Yi-6B和Yi-34B,支持200K超长上下文
Python报Memory Error或者是numpy报ValueError: array is too big; `arr.size * arr.dtype.itemsize` 的解决方法
如何用7.7亿参数的蒸馏模型超过5400亿的大语言模型——Google提出新的模型蒸馏方法:逐步蒸馏(Distilling step-by-step)详解