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~
Cohere For AI 推出了 Aya Vision 系列,这是一组包含 80 亿(8B)和 320 亿(32B)参数的视觉语言模型(VLMs)。这些模型针对多模态AI系统中的多语言性能挑战,支持23种语言。Aya Vision 基于 Aya Expanse 语言模型,并通过引入视觉语言理解扩展了其能力。该系列模型旨在提升同时需要文本和图像理解的任务性能。
开源大语言模型经过一年多的发展,终于有一个模型可以在权威榜单上击败GPT-4的较早的版本,这就是CohereAI企业开源的Command R+。这是一个开源但是不允许商用的模型,参数规模达到1040亿,也是目前为止开源参数规模最大的一个模型。
腾讯发布了一个全新的大模型Hunyuan Turbo S:号称评测效果超过GTP-4o和DeepSeek V3等模型,但没有开源或者放开使用
苹果最新的M3系列芯片对于大模型的使用来说未来价值如何?结果可能不太好!M3芯片与A100算力对比!
tokens危机到来该怎么办?新加坡国立大学最新研究:为什么当前的大语言模型的训练都只有1次epoch?多次epochs的大模型训练是否有必要?
Meta即将推出开源的CodeLLaMA:一种新的编程AI模型
检索增强生成中的挑战详解:哪些因素影响了检索增强生成的质量?需要如何应对?
预训练大语言模型的三种微调技术总结:fine-tuning、parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning
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