随着大型语言模型(LLMs)的不断发展,它们在训练和推理方面的计算需求已经呈指数级增长。这一趋势不仅带来了高昂的成本和能源消耗,还引入了模型部署和可伸缩性方面的障碍。为此,DeciLM开源了2个全新的DeciLM-6B和DeciLM-6B-Instruct大模型,参数比LLaMA2 7B略低,性能相当,但是推理速度却超过LLaMA2 7B的15倍。
亚马逊最新发布Feature Store简介
Java多线程网络爬虫(时光网为例)
HMC(Hamiltonian Monte Carlo抽样算法详细介绍)
AI盛世如你所愿!昨天2个最新的开源“GPT”模型发布!
TFboys:使用Tensorflow搭建深层网络分类器
超级链接a标签的三个属性
清除浮动方法的总结
下拉列表和按钮
期刊审稿周期查询方法
没有显卡也没关系!基于Google Colab免费GPU额度部署Stable Diffusion XL模型,可以生成4K的图!
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