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~
在大模型领域，GGUF是一个非常常见的词语，也是非常常见的大模型预训练结果命名方式。很多人都有疑问gguf是什么格式？很多模型模型，如Yi-34B、Llama2-70B等模型都有对应的GGUF版本，这些版本都模型除了文件名多了GGUF外，其它与原有的模型名称完全一致。那么，GGUF大模型文件格式是什么意思？为什么会有这样的大模型文件，与它一同出现对比的是GGML格式文件，二者的区别是啥？
当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。因此，大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。昨天HuggingFace官方宣布将推动GGUF格式的大模型文件在HuggingFace上的使用。
GGML是在大模型领域常见的一种文件格式。HuggingFace上著名的开发者Tom Jobbins经常发布带有GGML名称字样的大模型。通常是模型名+GGML后缀，那么这个名字的模型是什么？GGML格式的文件名的大模型是什么样的大模型格式？如何使用？本文将简单介绍。
苹果刚刚发布了一个全新的机器学习矿机MLX，这是一个类似NumPy数组的框架，目的是可以在苹果的芯片上更加高效地运行各种机器学习模型，当然最主要的目的是大模型。
最近自定义GPTs非常火热，出现了大量的自定义GPT，可以完成各种各样的有趣的任务。DataLearnerAI目前也创建了一个DataLearnerAI-GPT，目前可以回答大模型在不同评测任务上的得分结果。这些回答是基于OpenLLMLeaderboard数据回答的。未来会考虑增加更多信息，包括DataLearner网站上所有的大模型博客和技术介绍。
随着各种AI模型的快速发展，选择合适的模型成为了研究和开发的一大挑战。最近一段时间，国产模型不断涌现，让人应接不暇。尽管开源的繁荣提供了更多的选择，实际上也造成了选型的困难，尽管业界提供了很多评测基准，但是，**很多模型在公布的评测结果中对比的模型基准和选择的测试基准都很少，甚至只选择对自己有利的结果**。为了更加方便大家对比相关的结果，DataLearner上线了大模型评测综合排行对比表，给大家提供一个更加清晰的对比结果。我们主要关注的是国内开源大模型和一些全球主流模型的对比结果。
MLPerf™是MLCommons发布的一个用来测试AI相关软硬件性能的基准测试工具。2021年12月1日， Training v1.1的结果发布，这个结果不仅展示了最新的AI相关软硬件的进展，也有一个新的现象，就是AI训练正在超越摩尔定律。本文将简要解读一下相关数据。