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~
自从2019年OpenAI开始商业化以来,OpenAI的成果越来越封闭,而商业化的进程越来越快。GPT系列的发展正好印证了这个路径。GPT最初的版本包含了论文、代码和预训练结果。GPT-2刚开始也认为可能会造成不好的伤害而在论文官宣了大半年之后才公布了完整模型。到GPT-3的时候也就给了官方介绍博客和论文,模型则是彻底闭源且开始商业化。而今天OpenAI直接官方博客宣布GPT-3.5商业化,连论文都没有了!
最近,随着ChatGPT的火爆,大语言模型(Large language model)再次被大家所关注。当年BERT横空出世的时候,基于BERT做微调风靡全球。但是,最新的大语言模型如ChatGPT都使用强化学习来做微调,而不是用之前大家所知道的有监督的学习。这是为什么呢?著名AI研究员Sebastian Raschka解释了这样一个很重要的转变。大约有5个原因促使了这一转变。
今天微软宣布,新版本的Bing将全线接入ChatGPT,试图领先谷歌一步。这篇博客将总结一下带了ChatGPT的新版本Bing将有哪些新功能!
12月1日OpenAI官宣了其目前最强的AI对话系统之后,大家发现这个强大的系统能做的事情远超过大家的想象。我们也在第一时间发布了相关的博客:https://datalearner.com/blog/1051669904657253 。由于这个系统实在是太过强大,大家发现的能力越来越强。连Musk也在几个小时之前感叹这个系统是so much better at bullshit than they are!在这篇博客中,我们将收集关于这个系统目前的使用案例,给大家一个更加全面的展示结果。
Batch Normalization应该在激活函数之前使用还是激活函数之后使用?
Meta开源Llama3.3-70B-Instruct模型:大模型后训练的佳作,性能超越4050亿参数规模的Llama3.1-405B大模型!
OpenAI发布最新Embedding模型——可惜又是一个收费API
ChatGPT官方代码解释器插件Code-Interpreter大揭秘:Code-Interpreter背后都有什么(执行环境、硬件资源、包含的Python库等)?
阿里开源全模态大模型Qwen2.5-Omni-7B:支持文本、语音、视频、图像任意模态输入,可以实时生成文本或者语音,文本理解能力接近GPT-4o-mini,开源且免费商用