仙宫云4090显卡租赁

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~

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检索增强生成(RAG)

大模型检索增强生成是一种结合了大规模语言模型的自动生成能力和针对特定数据的检索机制,以提供更准确、信息丰富的输出内容的技术。

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Long Context

大模型对长上下文的处理能力在于它们能够理解和维持较长篇幅的文本连贯性,有助于提升质量,以及对复杂问题和讨论的理解和回应质量。

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AI Agent

大模型的AI Agent是一种高级智能系统,能够理解复杂的指令和查询,并以人类般的方式生成响应、执行任务或提供决策支持。

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常见的正则表达式写法总结

正则表达式非常有用,非常强大,但也并不容易写,在这里我们总结一些常用的正则表达式写法

2017/11/18 09:20:50
如何对向量大模型(embedding models)进行微调?几行代码实现相关原理

大语言模型是通过收集少量专门数据对模型的部分权重进行更新后得到一个比通用模型更加专业的模型。但是,当前大家讨论较多的都是语言模型的微调,对于嵌入模型(或者向量大模型)的微调讨论较少。Modal团队的工作人员发布了一个博客,详细介绍了向量大模型的微调工作,本文将其翻译之后提供给大家(原文:https://modal.com/blog/fine-tuning-embeddings )。

《Effective Java 第三版》笔记之七 消除过期的对象引用

本文是Effective Java第三版笔记的第七个之消除过期的对象引用,Item 7: Eliminate obsolete object references

2018/09/28 15:44:23
2023年4月业界发布的重要20多个AI模型总结:OpenAssistant、Segment Anything Model、StableLM、AudioGPT等

2022年11月底,OpenAI发布ChatGPT,2023年3月14日,GPT-4发布。这两个模型让全球感受到了AI的力量。而随着MetaAI开源著名的LLaMA,以及斯坦福大学提出Stanford Alpaca之后,业界开始有更多的AI模型发布。本文将对4月份发布的这些重要的模型做一个总结,并就其中部分重要的模型进行进一步介绍。

从阿里专家内部交流纪要看国内AI模型发展现状

本文主要描述了阿里眼中国内各家企业的大模型水平以及一些硬件算力的判断,同时结合部分其它信息整理。里面涉及到当前国内各大企业模型水平判断(如百度文心一言、华为盘古等)以及算力储备信息。

2023/04/24 22:44:34
网络爬虫之httpclient的使用

网络爬虫之httpclient的使用

2016-09-08 22:11:34
为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目

为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目, 10000, 小木, PythonHub今天在推上给大家分享了一个非常棒的项目,就是这个为为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目。 亲自动手实践一些项目可以增加我们的实际的编程技巧。每一次都做一点将会得到很多。很多人都在GitHub、Reddit或者是Quera上搜索过哪些项目可以让Python初学者、中级者增加经验的Python项目。这次它来了。

2021/06/14 20:13:13
网络爬虫原理

网络爬虫指按照一定的规则(模拟人工登录网页的方式),自动抓取网络上的程序。

2016-09-08 22:03:06
计算机视觉领域的六大任务简介

计算机视觉与自然语言处理是近几年人工智能领域进步最快以及应用最为成熟的两个方向。计算机视觉里面任务涉及面广,有很多细分领域,本文将对计算机视觉领域中比较常见的六种任务进行总结并同时展示以下相关任务的一些成绩。

2021/11/21 21:29:20
TensorFlow与PyTorch近几年发展对比

Tensorflow和PyTorch是深度学习最流行的两个框架,二者都有坚定的支持者。一般认为由于Google的支持,TensorFlow的社区支持比较好,在工业应用广泛。但是尽管有keras加持,但易用性方面依然被认为不如PyTorch。而后者最早由Facebook人工智能团队开发。由于其易用性,被认为在科学研究中有广泛使用。那么,最近几年二者发展如何,是否实际还如之前的观点一样,这里AssemblyAI的一个作者做了一些对比。

2021/12/15 19:54:20
隐马尔科夫模型及其在NLP中的应用指南

隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型,也用于机器学习。它可以用来描述取决于内部因素的可观察事件的演变,而这些因素是无法直接观察到的。这是一类概率图形模型,允许我们从一组观察到的变量中预测一串未知的变量。在这篇文章中,我们将详细讨论隐马尔可夫模型。我们将了解它可以使用的背景,我们也将讨论它的不同应用。我们还将讨论HMM在PoS标签中的使用和python的实现。文章中所涉及的主要内容如下。