大模型对显卡资源的消耗是很大的。但是,具体每个模型消耗多少显存,需要多少资源大模型才能比较好的运行是很多人关心的问题。此前,DataLearner曾经从理论上给出了大模型显存需求的估算逻辑,详细说明了大模型在预训练阶段、微调阶段和推理阶段所需的显存资源估计,而HuggingFace的官方库Accelerate直接推出了一个在线大模型显存消耗资源估算工具Model Memory Calculator,直接可以估算在HuggingFace上托管的模型的显存需求。
8个非常好的NLP领域的预训练模型(包含代码和论文资源)
梯度下降、牛顿法、拟牛顿法详细介绍
块级元素和行内元素以及转换
Baichuan系列大语言模型升级到第二代,百川开源的Baichuan2系列大模型详解,能力提升明显,依然免费商用授权
Falcon-40B:截止目前最强大的开源大语言模型,超越MetaAI的LLaMA-65B的开源大语言模型
通用人工智能(AGI)再往前一步:MetaAI发布新的能听会说的多模态AI大模型ImageBind
OpenAI开源最新的3D物体生成预训练模型——Point-E
python中Scrapy的安装详细过程
三层Dirichlet 过程(非参贝叶斯模型)-来自Machine Learning
OpenAI发布最新最强大的AI对话系统——GPT3.5微调的产物ChatGPT
Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
矩母函数简介(Moment-generating function)
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
H5文件简介和使用
深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
Wishart分布简介
最小二乘法(Least Squares)详细介绍