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~
正则化是一种基本技术,通过限制模型的复杂性来防止过度拟合并提高泛化性能。目前的深度网络严重依赖正则化器,如数据增强(DA)或权重衰减,并采用结构风险最小化,即交叉验证,以选择最佳的正则化超参数。然而,正则化和数据增强对模型的影响也不一定总是好的。来自Meta AI研究人员最新的论文发现,正则化是否有效与类别高度相关。
《Python Notes For Professionals》是StackOverflow上的人总结的Python使用方法。
今晚已经是本周的最后一天了,最近的一些深度学习算法方面的进展做个总结吧,感觉都是挺不错的,供大家参考。
Jupyter Notebook虽然在教学等领域有着非常大的优势,但是实际编程中,它的效率、可维护性等方面与python脚本相比的差距到底在哪也一直不那么清晰。就在上个月底,JetBrains的研究人员使用了大量的数据详细对比了二者的差异。这里总结一下其主要结论。
Python是目前最流行的编程语言,也是开放生态做得最好的编程语言之一。大多数深度学习框架、机器学习的框架都有很优秀的Python版本。这篇博客主要为大家介绍5个python生态系中解决NLP任务的框架。
今天,时隔一年后,OpenAI发布了第二代的DALL·E模型。相比较第一代的模型,DALL·E 2,以4倍的分辨率生成更真实和准确的图像。
今天,Google介绍了一个新的语言模型,一个Pathways语言模型:PaLM,这是一个用Pathways系统训练的5400亿个参数、仅有dense decoder的Transformer模型,在数百个语言理解和生成任务上对PaLM进行了评估,发现它在大多数任务中实现了最先进的性能,在许多情况下都有显著的优势。
3月29日,DeepMind发表了一篇论文,"Training Compute-Optimal Large Language Models",表明基本上每个人--OpenAI、DeepMind、微软等--都在用极不理想的计算方式训练大型语言模型。论文认为这些模型对计算的使用一直处于非常不理想的状态。并提出了新的模型缩放规律。
昨天,Copilot团队推出了一个名为GitHub Copilot Labs的VS Code配套扩展。它独立于(并依赖于)GitHub Copilot扩展。它可以用来解释代码和翻译代码。
不久前,Java18发布,至此这款编程语言已经走过三十多年。随着近几年深度学习的发展,python已经开始霸榜编程语言,Java的流行度似乎下降很多。那么,如今的Java到底是什么状态,未来它的方向在哪?近期,JRebel对中大型企业技术人员的访谈,给我们一些指引和回答。
异质表格数据是最常用的数据形式,对于众多关键和计算要求高的应用来说是必不可少的。在同质数据集上,深度神经网络已多次显示出优异的性能,因此被广泛采用。然而,它们在表格数据建模(推理或生成)方面的应用仍然具有高度挑战性。