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~

pandas是Python中一个非常重要的分析工具，在数据处理方面应用非常广泛。但是，也是因为pandas包含的操作很多，所以初学者很多时候也不能特别能理解这些操作。 为了让初学者能够充分理解pandas中的操作，Pandas Tutor将pandas的操作变成可视化的过程，让我们充分理解这个过程。

此前，OpenAI的CEO说今年等算力不那么紧张的时候就可以让大家微调OpenAI的GPT模型，现在这个功能已经发布了！OpenAI发布了GPT-3.5 Turbo的微调接口，允许大家用自己的数据微调GPT-3.5模型！

CMU的工程人工智能硕士学位的研究生Jean de Nyandwi近期发表了一篇博客，详细介绍了当前大语言模型主流架构Transformer的历史发展和当前现状。这篇博客非常长，超过了1万字，20多个图，涵盖了Transformer之前的架构和发展。此外，这篇长篇介绍里面的公式内容并不多，所以对于害怕数学的童鞋来说也是十分不错。本文是其翻译版本，欢迎大家仔细学习。

三维物体的生成（3D）其实是AR/VR领域一个非常重要的技术。但是，受限于算力和现有模型的限制，三维物体的生成相比较图像生成来说效率太低。目前，最好的图像生成模型在几秒钟就可以根据文字生成图像结果，但是3D物体的生成通常需要多个GPU小时才可以生成一个对象。为此，OpenAI在今天开源了一个速度极快的3D物体生成模型——Point-E，需要注意的是，这是今年来OpenAI罕见的源代码和预训练结果都开源的一个模型。

此前OpenAI的ChatGPT Plus版本为GPT-4模型提供了多个强大的插件供大家使用，包括基于Bing的带网络浏览的Browse、文本生成图片的DALL·E3、高级数据分析功能等。就在几个小时前，OpenAI的部分用户收到了官方的一个非常重磅的更新，即上传任意文档的分析以及整合了所有工具后的GPT-4！这个功能被称为GPT-4（All Tools）！这个工具可以在一次对话中自主选择调用多个不同工具完成用户的输入指令，非常接近AI Agent形态！

在七月初，ChatGLM-6B免费商用之后，ChatGLM2-6B宣布免费商用了！

Python是目前最流行的编程语言，也是开放生态做得最好的编程语言之一。大多数深度学习框架、机器学习的框架都有很优秀的Python版本。这篇博客主要为大家介绍5个python生态系中解决NLP任务的框架。

最近，谷歌发布了一项新的工具：Google Interview Warmup，让你练习回答由行业专家选定的问题，并使用机器学习来转录你的答案，帮助你发现改进面试的回答。

在大语言模型中，上下文长度是指模型可以考虑的输入数据的数量。更长的上下文在大语言模型的实际应用中有非常重要的价值。当前，让大语言模型支持更长的上下文有两种常用的方法，一种是训练支持更长上下文长度的模型，扩展模型的输入，另外一种是检索增强生成的方法（Retrieval Augmentation Generation，RAG）。但二者应该如何选择，这是一个很少能直接比较的问题。为此，英伟达（Nvidia）的研究人员做了一个详细的比较。