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~
Gemini是谷歌发布的一系列大语言模型。最早是2023年12月发布1.0版本,在2023年2月中旬,劈柴哥亲自宣布Gemini Pro升级到1.5版本。Gemini 1.5 Pro是一个全新的MoE模型(Mixture of Experts,混合专家),在各项评测结果中都接近Gemini Ultra 1.0的水平。而在今天,Gemini Pro 1.5再次迎来重大更新,包括音频理解、无限制文件阅读以及更好地指令遵从性等。本文将介绍这次更新,并做一些简单的实际测试。
Gemma系列是谷歌开源的与Gemini同源的小规模参数版本的大语言模型,此前只有70亿参数和20亿参数的Gemma大语言模型。而现在,Google又开源了2个系列的新的大模型:一个是编程大模型CodeGemma系列,一个是基于RNN架构新型大模型RecurrentGemma。
Google Gemini是谷歌最新推出的和OpenAI竞争的大语言模型。尽管Gemini褒贬不一,但是Gemini模型的影响力是巨大的。而现在更加令人激动的是谷歌开源了2个新的不同参数规模的模型,分别是Gemma 7B和Gemma 2B,其技术与Gemini模型一致。但是这两个开源模型完全公开,可以商用授权。
在2023年12月份,Google发布了Gemini系列大模型(参考:谷歌发布号称超过GPT-4V的大模型Gemini:4个版本,最大的Gemini的MMLU得分90.04,首次超过90的大模型),包含3个不同参数规模的版本。其中,Gemini Ultra号称在MMLU评测上超过了GPT-4,并且在月初也将Bard更名为Gemini,开放了Gemini Ultra的付费使用。刚刚,Google的CEO劈柴哥宣布发布了Gemini 1.5 Pro,这意味着仅仅一个半月,Gemini有了重大更新。
Google Gemini是Google最新发布的大模型系列。这是一系列的多模态的大模型,谷歌官方宣布在各项评分中Gemini超过了GPT-4V。但是,谷歌的宣传视频过于夸张被很多人质疑造假嫌疑,导致被全网嘲讽。而今天,Google官方的Gemini多模态接口开放,DataLearnerAI第一时间申请测试,结果让人惊喜。
作为PaLM的继任者,PaLM2的发布被谷歌寄予厚望。与OpenAI类似,谷歌官方没有透露很多关于模型的技术细节,虽然发布了一个92页的技术报告,但是,正文内容仅仅27页,引用和作者14页,剩余51页都是展示大量的测试结果。而前面的27页内容中也没有过多的细节描述。尽管如此,这里面依然有几个十分重要的结论供大家参考。
5月4日,网络流传了一个所谓Google内部人员写的内部信,表达了Google和OpenAI这样的公司可能并不能在AI领域获得胜利的焦虑。里面说明了开源的AI模型发展迅速,不管是Google还是OpenAI都没有很好的护城河。
GoogLeNet是谷歌在2014年提出的一种CNN深度学习方法,它赢得了2014年ILSVRC的冠军,其错误率要低于当时的VGGNet。与之前的深度学习网络思路不同,之前的CNN网络的主要目标还是加深网络的深度,而GoogLeNet则提出了一种新的结构,称之为inception。GoogLeNet利用inception结构组成了一个22层的巨大的网络,但是其参数却比之前的如AlexNet网络低很多。是一种非常优秀的CNN结构。
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