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~
编程大模型是大语言模型的一个非常重要的应用。刚刚,清华大学系创业企业智谱AI开源了最新的一个编程大模型,CodeGeeX2-6B。这是基于ChatGLM2-6B微调的针对编程领域的大模型。
Pandas和NumPy是Python数据科学领域中最基础的两个库,他们都可以读取大量的数据并对数据做计算等处理。有很多的操作他们都能做。那么,这两个Python库在数据处理的性能上有什么差别呢?今天在Reddit上看到一个有意思的讨论和大家分享一下。
大模型的微调是当前很多人都在做的事情。微调可以让大语言模型适应特定领域的任务,识别特定的指令等。但是大模型的微调需要的显存较高,而且比较难以估计。与推理不同,微调过程微调方法的选择以及输入序列的长度、批次大小都会影响微调显存的需求。本文根据LLaMA Factory的数据总结一下大模型微调的显存要求。
ChatGLM系列是智谱AI发布的一系列大语言模型,因为其优秀的性能和良好的开源协议,在国产大模型和全球大模型领域都有很高的知名度。今天,智谱AI开源其第三代基座大语言模型ChatGLM3-6B,官方说明该模型的性能较前一代大幅提升,是10B以下最强基础大模型!
Cornell Tech开源了LLMTune,这是一个可以在消费级显卡上微调大模型的框架,经过测试,可以在48G显存的显卡上微调4bit的650亿参数的LLaMA模型!
语音识别在实际应用中有非常多的应用。早先,OpenAI发布的Whisper模型是目前语音识别模型中最受关注的一类,也很可能是目前ChatGPT客户端语音识别背后的模型。HuggingFace基于Whisper训练并开源了一个全新的Distil-Whisper,它比Whisper-v2速度快6倍,参数小49%,而实际效果几乎没有区别。
在高性能计算(HPC)、人工智能(AI)、和数据分析等领域,图形处理器(GPUs)正在发挥越来越重要的作用。其中,NVIDIA的 A100尤为引人注目。这是英伟达最强大的显卡处理器,也是当前使用最广泛大模型训练用的显卡。本文主要是各大企业最新的2023年9月份拥有的显卡数量统计。
昨天,开源AI模型领域迎来一个重磅玩家,MosaicML发布MPT-7B系列模型,根据官方宣布的测试结果,MPT-7B的水平与MetaAI发布的LLaMA-7B水平差不多,属于当前开源领域最强大的模型。最重要的是,MPT-7B系列中有一个可以支持最多65k上下文输入的开源模型,比GPT-4的32k还高!应该是目前最长的!
2018年7月份以来最好的机器学习的Github库和Reddit帖子
智谱AI开源多模态推理大模型GLM-4.1V-Thinking:90亿参数,基于强化学习技术,带推理能力,多模态理解能力接近720亿的Qwen2.5-VL-72B,免费商用授权
向量大模型新选择,阿里开源向量大模型Qwen-Embedding和重排序大模型Qwen-Reranker,开源向量检索能力第一名!完全免费开源。
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
Python报Memory Error或者是numpy报ValueError: array is too big; `arr.size * arr.dtype.itemsize` 的解决方法