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~
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~
本文是Steffen Rendle的文章BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback的译文
EleutherAI、MetaAI、StabilityAI、伦敦大学等合作的最新关于大语言模型的11个应用方向和16个挑战总结:来自688篇参考文献与业界实践
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
开源领域大语言模型再上台阶:Databricks开源1320亿参数规模的混合专家大语言模型DBRX-16×12B,评测表现超过Mixtral-8×7B-MoE,免费商用授权!
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如何用7.7亿参数的蒸馏模型超过5400亿的大语言模型——Google提出新的模型蒸馏方法:逐步蒸馏(Distilling step-by-step)详解
重磅!OpenAI发布正式版o1模型,推理能力再次提升,且开启商业化使用,每个月200美元不限量使用!