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~
随着互联网的高速发展,人类进入了一个信息爆炸的时代，每个人的生活都充满了结构化和非结构化的数据。另外，随着以博客、社交网络、基于位置的服务LBS为代表的新型信息发布方式的不断涌现，以及云计算、物联网技术的兴起，数据正以前所未有的速度在不断地增长和积累，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域成为重要的产生因素，以数据为驱动的大数据时代已经不可避免地到来。本文主要围绕大数据特征、处理系统、以及大数据分析来阐述大数据环境下的数据分析在思想、流程、方法等方面的转变，以及围绕此主题而出现的相关关键技术与方法。
大语言模型（Large Language Model，LLM）是近几年进展最大的AI模型。早期的深度学习架构语言模型以RNN为主，现在则基本上转成了Transformer的架构。尽管如此，Transformer本身也是有着不同的区别。而本文是大语言模型系列中的一篇，主要介绍RNN模型与Transformer之间的区别。
主题模型聚类匹配
在Java中，自增是一种非常常见的操作，在自增中，有两种写法，一种是前缀自增（++i），一种是后缀自增（i++)。这里主要简单介绍两种自增的差别。
本文是Effective Java第三版笔记的第一个之创建静态工厂方法而不是使用构造器
马尔可夫链（Markov Chain）是由马尔可夫性质推导出来的一种重要的概率模型。马尔科夫链是一种离散时间的随机过程，作为现实世界的统计模型，有很多应用。在热力学、统计力学、排队理论、金融领域等都有重要的应用价值。 作为一种离散时间的随机过程，与其对应的模型是马尔可夫过程（Markov Process），这是一种连续时间随机过程的模型。本节将主要介绍马尔科夫链。
最近，随着DeepSeek R1的火爆，推理大模型也进入大众的视野。但是，相比较此前的GPT-4o，推理大模型的区别是什么？它适合什么样的任务？推理大模型是如何训练出来的？很多人并不了解。本文将详细解释推理大模型的核心内容。
德国的一位博士生开源了一个使用LoRA（Low Rank Adaptation）技术和PEFT（Parameter Efficient Fine Tuning）方法对Whisper模型进行高效微调的项目。可以让大家在消费级显卡（显存8GB）上对OpenAI开源的WhisperV2模型进行微调！
Microsoft Visual C++ 14.0 is required
大语言模型训练的一个重要前提就是高质量超大规模的数据集。为了促进开源大模型生态的发展，Cerebras新发布了一个超大规模的文本数据集SlimPajama，SlimPajama可以作为大语言模型的训练数据集，具有很高的质量。除了SlimPajama数据集外，Cerebras此次还开源了处理原始数据的脚本，包括去重和预处理部分。官方认为，这是目前第一个开源处理万亿规模数据集的清理和MinHashLSH去重工具。
随着GPT的一路爆火，国内大模型的开源生态也开始火热。各大商业机构和科研组织都在不断发布自己的大模型产品和成果。但是，众多的大模型产品眼花缭乱。为了方便大家追踪国产开源大模型的发展情况，DataLearnerAI发布了中国国产大模型生态系统全景统计（地址：https://www.datalearner.com/china-opensource-llm ），本文也将根据这个统计结果简单分析当前国产开源大模型的生态发展情况。