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~
可以在手机端运行的大模型标杆:微软发布第三代Phi-3系列模型,评测结果超过同等参数规模水平,包含三个版本,最小38亿,最高140亿参数
数据科学的Python——keras备忘录发布,含Keras的各种使用样例
深度学习卷积操作的维度计算(PyTorch/Tensorflow等框架中Conv1d、Conv2d和Conv3d介绍)
Mixtral-8×7B-MoE模型升级新版本,MistralAI开源全球最大混合专家模型Mixtral-8×22B-MoE
月之暗面开源了一个全新的160亿参数规模的MoE大语言模型Moonlight-16B:其训练算力仅需业界主流的一半
使用sklearn做高斯混合聚类(Gaussian Mixture Model)
6种大模型的使用方式总结,使用领域数据集持续做无监督预训练可能是一个好选择