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~
之前面的博客中,我们已经描述了基本的RNN模型。但是基本的RNN模型有一些缺点难以克服。其中梯度消失问题(Vanishing Gradients)最难以解决。为了解决这个问题,GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络应运而生。本篇博客将描述GRU神经网络的工作原理。GRU主要思想来自下面两篇论文:
大语言模型训练之前,数据集的处理步骤包含哪些?以LLaMA模型的数据处理pipeline(CCNet)为例
Java爬虫入门简介(二) —— HttpClient详细使用方法
总结一下截止2023年中旬全球主要厂商拥有的GPU数量以及训练GPT-3/LLaMA2所需要的GPU数量
OpenAI官方最新研究成果:如何用GPT-4这样的语言模型来解释语言模型中的神经元(neurons)
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
Python800页免费电子书——Python基本库和著名经典库的使用