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~
少量标记的学习(Few-shot learning)是一种在较少标注数据集中进行模型训练的一种学习方法。为了解决大量标注数据难以获取的情况,利用预训练模型,在少量标记的数据中进行微调是一种新的帮助我们进行模型训练的方法。而就在昨天,Hugging Face发布了一个新的语句transformers(Sentence Transformers)框架,可以针对少量标记数据进行模型微调以获取很好的效果。
Python3.10版本的结构模式匹配(structural pattern matching)简介
最像OpenAI的企业Anthropic的重大产品更新:GPT-4最强竞争模型Claude2发布!免费!具有更强的代码能力与更长的上下文!
Batch Normalization应该在激活函数之前使用还是激活函数之后使用?
正则化和数据增强对模型的影响并不总是好的:The Effects of Regularization and Data Augmentation are Class Dependent
2023年AI与开源进展总结:来自LightningAI首席AI科学家Sebastian Raschka的2023年年度AI发展总结
pandas.DataFrame.to_csv和dask.dataframe.to_csv在windows下保存csv文件出现多个换行结果