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~
五一长假最后一天,AI技术的发展依然火热。今天有2个重磅的开源模型发布:一个是前几天提到的Replit的代码补全大模型Replit Code V1 3B,一个是UC Berkeley的博士生Hao Liu发起的一个开源LLaMA复刻项目。
随着NLP预训练模型的发展,大语言模型在各个领域的作用也越来越大。几个月前,GitHub基于OpenAI的GPT-3训练的Copilot效果十分惊艳,可惜现在已经开始收费。而最近,清华大学也发布了一个代码补全神器——CodeGeeX。
我们将介绍如何将ML和SE结合起来,开发一种新的基于Transformer的混合语义ML代码补全,现在可供内部谷歌开发人员使用。我们讨论了如何通过(1)使用ML对SE单标记建议重新排序,(2)使用ML应用单行和多行补全并使用SE检查正确性,或(3)使用单标记语义建议的ML的单行和多行延拓来组合ML和SE。
LLaMA2 7B一样的性能但是由15倍的推理速度!Deci开源DeciLM-6B和DeciLM-6B-Instruct,发布一天上榜HuggingFace Trending
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
重磅!谷歌宣布发布Gemini 1.5 Pro,距离Gemini发布仅仅一个半月!最高支持1000万上下文长度,GSM8K评测全球第一
OpenAI最新的GPT-4V的多模态API接口是如何计算tokens的?这些计算逻辑背后透露了GPT-4V什么样的模型架构信息?
大语言模型的技术总结系列一:RNN与Transformer架构的区别以及为什么Transformer更好