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~
本文是发在Medium上的一篇博客：《Handwritten Equation Solver using Convolutional Neural Network》。本文是原文的翻译。这篇文章主要教大家如何使用keras训练手写字符的识别，并保存训练好的模型到本地，以及未来如何调用保存到模型来预测。
OpenAI最新发布了GPT-3.5-Turbo-Instruct，这是一款强大的指令遵循大模型。尽管官方没有发布官方博客介绍，但我们将在本文中详细探讨这一模型的特点以及其在人工智能领域的价值。
尽管OpenAI的ChatGPT很火爆，但是这类大语言模型有一个非常严重的问题就是对输入的内容长度有着很大的限制。例如，ChatGPT-3.5的输入限制是4096个tokens。MetaAI在前几天提交了一个论文，提出了MegaByte方法，几乎可以让模型接受任意长度的限制！
大语言模型（Large Language Model，LLM）已经在很多领域都产生了巨大的影响。但是其中最为大家所期待的功能之一就是基于idea生成PPT、Word文档等。此前微软Office Copilot已经吸引了很多人的关注，但目前依然没有开放。而今天DataLearnerAI发现了一个类似的产品，来自洛杉矶初创企业Gamma的产品目前已经支持基于文本生成PPT、Word和网页应用了，本文带大家简单体验一下这个产品。
美国有一家上市企业，叫做Roblox，号称是元宇宙龙头企业，被市场炒的火热。这家企业到底是什么样的业务，可以被认为是一家纯正的元宇宙企业。本文根据我收集的资料，为大家介绍一下。
AI Agent被很多人认为是未来大模型的发展方向。此前，OpenAI安全团队负责人人Lilian Weng也发布了一篇详细介绍AI自动代理机器人的博客，引起了很多人的关注。7月份发布的MetaGPT是一个全新的AI Agent项目，它基于GPT-4提供了专注于软件开发的自动代理框架，几乎可以理解为配备了产品经历、系统设计师、程序员的一个小团队，可以基于原始的需求直接生成最后的代码项目。本文主要介绍一下这个项目，并分析一下背后的实现方式。
Embedding模型作为大语言模型（Large Language Model，LLM）的一个重要辅助，是很多LLM应用必不可少的部分。但是，现实中开源的Emebdding模型却很少。最近，北京智源人工智能研究院（BAAI）开源了BGE系列Embedding模型，不仅在MTEB排行榜中登顶冠军，还是免费商用授权的大模型，支持中文，应该可以满足相当多人的需要。
在编程的世界中，有不同层次的语言（language），这些语言有时候也称代码（code）。本文将简单介绍编程语言（Programming Language）、汇编语言（Assembly Language, ASM）、机器语言（Machine Language/Code）的区别。
2024年，美国数学邀请赛（AIME）成为评估大型语言模型（LLM）数学推理能力的重要基准。AIME是一项备受尊崇的考试，包含15道题，考试时间为3小时，旨在考察美国顶尖高中生在各类数学领域的复杂问题解决能力。
在前面的博客中，我们已经对`Dask`做了一点简单的介绍了，在这篇博客中我们来对比一下`Dask`的`DataFrame`在不同条件下的运算性能，主要是连接操作的性能（merge)。
Qwen系列是阿里巴巴开源的一系列大语言模型。在此前的开源中，阿里巴巴共开源了3个系列的大模型，分别是70亿参数规模和140亿参数规模的Qwen-7B和Qwen-14B，还有一个是多模态大模型Qwen-VL。而此次阿里巴巴开源了720亿参数规模的Qwen-72b，是目前国内最大参数规模的开源大语言模型，应该也是全球范围内首次有和Llama2-70b同等规模的大语言模型开源。
目前开源领域已经有一些模型宣称支持了8K甚至是更长的上下文。那么这些模型在长上下文的支持上表现到底如何？最近LM-SYS发布了LongChat-7B和LangChat-13B模型，最高支持16K的上下文输入。为了评估这两个模型在长上下文的表现，他们对很多模型在长上下文的表现做了评测，让我们看看这些模型的表现到底怎么样。
机器学习是实现人工智能最重要的方法之一，包括深度学习等都属于机器学习中的一种方法。因此，机器学习的应用被认为是实现人工智能应用的重要途径。人工智能的应用目标是使用计算机（机器）来代替或者辅助人工来完成某项任务。机器学习在解决业务问题的应用需要谨慎考虑。本文提供一些步骤可以参考。