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~
大模型应用中一个非常重要的问题就是大模型的响应速度。尤其是作为聊天应用来说,在用户输入之后,大模型可以在多短的时间内给出回应对于用户体验来说影响巨大。这里有2个问题经常会被大家所关注,一个是大模型每秒输出多少个tokens就可以满足用户的日常聊天使用,另一个问题是单张显卡最多可以支撑多少个用户的聊天需求。在前几天的vllm meetup上,贾扬清给出了一些讨论,他认为我们目前可能高估了大模型的聊天应用成本。
OpenAI最新的推理大模型o1与GPT-4o有什么区别?o1一定比o1 mini更强吗?一文总结OpenAI对o1模型的官方答疑
如何解决大模型微调过程中的知识遗忘?香港大学提出有监督微调新范式并开源新模型LLaMA Pro
支持超长上下文输入的大语言模型评测和总结——ChatGLM2-6B表现惨烈,最强的依然是商业模型GPT-3.5与Claude-1.3
SlimPajama:CerebrasAI开源最新可商用的高质量大语言模型训练数据集,含6270亿个tokens!
Keras中predict()方法和predict_classes()方法的区别
20条关于DeepSeek的FAQ解释DeepSeek发布了什么样的模型?为什么大家如此关注这些发布的模型?他们真的绕过CUDA限制,打破了Nvidia的护城河了吗?