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~
RedPajama模型是TOGETHER发布的一个开源可商用的大模型。2023年6月6日,TOGETHER在官方宣布该模型完成训练,经过测试,该模型目前超过所有7B规模的大模型,比LLaMA-7B和Falcon-7B的效果还要好!
MetaAI最近公布了一个新的大语言模型预训练方法(LIMA: Less Is More for Alignment)。它最大的特点是不使用ChatGPT那样的(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)方法进行对齐训练。而是利用1000个精选的prompts与response来对模型进行微调,但却表现出了极其强大的性能。能够从训练数据中的少数几个示例中学习遵循特定的响应格式,包括从规划旅行行程到推测关于交替历史的复杂查询。
尽管当前ChatGPT和GPT-4非常火热,但是高昂的训练成本和部署成本其实导致大部分个人、学术工作者以及中小企业难以去开发自己的模型。使得使用OpenAI的官方服务几乎成为了一种无可替代的选择。本文介绍的是一种低成本开发高效ChatGPT的思路,我认为它适合一些科研机构去做,也适合中小企业创新的方式。这里提到的思路涉及了一些最近发表的成果和业界的一些实践产出,大家可以参考!
在最近的24个小时内,有2个开源的自然语言处理领域的开源预训练大模型发布。这两个模型都是类似GPT的Transformer模型,可以完成和ChatGPT类似的能力。最重要的是这2个模型完全开源!
MetaAI开源高质量高精度标注的图像数据集FACET:3.2万张图片、5万个主题,平均图像解析度达到1500×2000
强烈推荐!清华大学100亿参数规模的免费商用授权大模型:CPM-Bee 10B
文本理解与代码补全都很强!Salesforce开源支持8K上下文输入的大语言模型XGen-7B!
OpenAI开放自定义用户指令,让ChatGPT永久记住这些自定义系统prompt:你的ChatGPT按照你的偏好变成一个专属助理了~
多元正态(高斯)分布的贝叶斯推导(Bayesian Inference for the Multivariate Normal)