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~
大模型的发展一个重要的基础条件是底层硬件计算能力的大幅提高,特别是GPU的发展,与transformer架构的大模型训练非常契合。当前全球最大的GPU供应商英伟达系列的显卡几乎垄断了大模型训练与推理的所有GPU芯片市场。除了英伟达显卡本身算力强悍外,基于英伟达GPU之上构建的CUDA、PyTorch等平台软件生态也是非常重要的一环。而最新的PyTorch2.1版本发布的一个beta特性中包含了对华为昇腾芯片的原生支持,这也是大模型生态多样性发展的一个很重要的信号。
重回第一!OpenAI升级GPT-4-Turbo到2024-04-09版本(gpt-4-turbo-2024-04-09),GPT-4推理和数学能力大幅提高,基准测试最高有接近20%的提升!
最新OpenAI的API透露,ChatGPT Plus外还有升级版的订阅计划:ChatGPT Team!25美元一个月!Plus用户可能没有GPT-4-32K了!
深度学习模型训练将训练批次(batch)设置为2的指数是否有实际价值?
2018年7月份以来最好的机器学习的Github库和Reddit帖子
大模型驱动的自动代理(AI Agent):将语言模型的能力变成通用能力的一种方式——来自OpenAI安全团队负责人的解释与观点
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