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~
大模型的发展一个重要的基础条件是底层硬件计算能力的大幅提高,特别是GPU的发展,与transformer架构的大模型训练非常契合。当前全球最大的GPU供应商英伟达系列的显卡几乎垄断了大模型训练与推理的所有GPU芯片市场。除了英伟达显卡本身算力强悍外,基于英伟达GPU之上构建的CUDA、PyTorch等平台软件生态也是非常重要的一环。而最新的PyTorch2.1版本发布的一个beta特性中包含了对华为昇腾芯片的原生支持,这也是大模型生态多样性发展的一个很重要的信号。
SWE-bench Verified:提升 AI 模型在软件工程任务评估中的可靠性
重磅!阿里巴巴开源自家首个MoE技术大模型:Qwen1.5-MoE-A2.7B,性能约等于70亿参数规模的大模型Mistral-7B
CNN经典算法之Inception V1(GoogLeNet)
重磅!谷歌开源Gemini同源技术大模型Gemma,分别为70亿参数和20亿参数,同等规模参数评测极其优秀!
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!
最新消息显示OpenAI可能还在训练GPT-5,可能在今年年中发布GPT-5
预训练模型编程框架Transformers迎来重磅更新:Transformers Agents发布,一个完全的多模态AI Agent!