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~
在我们给推荐问题建模时,神秘的正则化项L0、L1、L2的选择对模型很重要。为什么要加正则化?正则化有哪几种形式?到底该选择哪种正则化来建模呢?正则化项与推荐问题的关系?
推荐中,有研究explict feedback,有研究implict feedback,今天就来谈谈这两种基本模型是怎么建的?其实,都是套路~
监督学习中的分类问题和Logistic回归常常被用于推荐问题中关于BPR的研究,但是为什么一定要用Logistic函数来建模和优化呢?本篇博客将带你揭晓奥秘~
基于Emebdding的检索增强生成效果不同模型对比:重排序十分有利于检索增强生成的效果
重磅!GPT-3.5可以微调了!OpenAI发布GPT-3.5 Turbo微调接口
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英伟达在GTC2024大会发布新AI算力芯片:NVIDIA新AI芯片B200的升级是什么?B200与H200对比,它对GPT-4训练和推理的影响是什么?
Transformer蓝图:Transformer 神经网络架构的综合指南——万字长文、20多个图片介绍大语言模型主流架构Transformer的发展历史、现状和未来结果