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~
MLOps的主要目标是创建一个更有效、可重复和可靠的机器学习工作流程。现在,随着大语言模型的流行,LLMOps概念也随之提出。即如何高效地开发大模型应用,包括自动化管理升级如prompt、模型评估等。为此,吴恩达联合Google的研发人员推出了最新的大模型短课LLMOps,帮助大家学习大语言模型开发过程中的自动化测试、自动化Prompt管理等一系列实践,提高大模型应用开发的效率和质量。
吴恩达创办的DeepLearning.AI一直在提供各种面向AI领域的精品课程。在上个月,他们发布的四门AI短课程(包含了ChatGPT的使用、ChatGPT Prompt工程技术、面向LLM应用的LangChain教程和Diffusion工作原理)受到了广泛的欢迎。今天,吴恩达宣布与AWS的研究人员一起推出了全新的长课程《Generative AI with Large Language Models》,这门课程的主要内容是讲授生成式AI的工作原理以及如何部署面向真实世界应用的生成式AI模型。
【转载】全面解读ICML 2017五大研究热点 | 腾讯AI Lab独家解析
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大模型驱动的自动代理(AI Agent):将语言模型的能力变成通用能力的一种方式——来自OpenAI安全团队负责人的解释与观点
LangChain提升大模型基于外部知识检索的准确率的新思路:更改传统文档排序方法,用 LongContextReorder提升大模型回答准确性!
好消息!吴恩达再发大模型精品课程:Generative AI with Large Language Models,一个面向中级人员的生成式AI课程