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~
在深度学习训练中，由于数据太大，现在的训练一般是按照一个批次的数据进行训练。批次大小（batch size）的设置在很多论文或者教程中都提示要设置为$2^n$，例如16、32等，这样可能会在现有的硬件中获得更好的性能。但是，目前似乎没有人进行过实际的测试，例如32的batch size与33的batch size性能到底有多大差别？德国的Thomas Bierhance做了一系列实验，以验证批次大小设置为2的幂次方是不是真的可以加速。
本文是Effective Java第三版笔记的第二个之当构造参数很多的时候考虑使用builder
刚刚，StabilityAI宣布Stable Diffusion2.1发布。距离Stable Diffusion2.0大版本发布刚2个星期，2.1版本就发布了，2.1版本有诸多改进功能。
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，HuggingFace的大语言模型排行榜上突然出现了一个评分超过LLaMA-65B的大语言模型：Falcon-40B，引起了广泛的关注。本文将简要的介绍一下这个模型。截止2023年5月27日，Falcon-40B模型（400亿参数）在推理、理解等4项Open LLM Leaderloard任务上评价得分第一，超过了之前最强大的LLaMA-65B模型。
华盛顿大学研究人员与Google的研究人员一起在5月3日公布了一个新的方法，即逐步蒸馏（Distilling step-by-step），这个方法最大的特点有2个：一是需要更少的数据来做模型的蒸馏（根据论文描述，平均只需要之前方法的一半数据，最多只需要15%的数据就可以达到类似的效果）；而是可以获得更小规模的模型（最多可以比原来模型规模小2000倍！）
编程大模型是大语言模型的一个非常重要的应用。刚刚，清华大学系创业企业智谱AI开源了最新的一个编程大模型，CodeGeeX2-6B。这是基于ChatGLM2-6B微调的针对编程领域的大模型。