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~
OpenAI在发布了多模态的GPT-4V(GPT-4 with Vision)的接口,可以实现图像理解的功能(`Image-to-Text`)。这是OpenAI的第一个多模态接口,在以前的接口中,OpenAI都是文本大模型,相关的费用计算都是按照输入输出的tokens计算,虽然与一个单词多少钱有一点差异,但是也算直观。而GPT-4V是一个图像理解的接口,这里的费用计算不像文本的tokens那么直观,那么这个接口的费用计算逻辑是什么?这个计算逻辑透露了什么样的模型架构信息?本文将介绍这个问题。
让大模型支持更长的上下文的方法哪个更好?训练支持更长上下文的模型还是基于检索增强?
好消息~Kaggle提高了免费的GPU和内存等计算资源的使用额度!
GPT-4-Turbo的128K长度上下文性能如何?超过73K Tokens的数据支持依然不太好!
斯坦福(Stanford)最新公开了全球第一个Transformers相关的课程!
重磅数据集公布!LAION-400-Million Open Dataset免费的4亿条图像-文本对数据( LAION-400M:English (image, text) pairs)
卷到家了!发布2天后MetaAI的Text-to-Video模型MAKE-A-VIDEO的开源PyTorch实现就要来了!