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~
随着DeepSeek R1和OpenAI的o1、o3等推理大模型的发布,我们当前可使用的大模型种类也变多了。但是,推理大模型和普通大模型之间并不是二选一的关系,在不同的问题上二者各有优势。为了让大家更清晰理解推理大模型和普通大模型的应用场景。OpenAI官方推出了一个推理大模型最佳实践指南。描述了二者的对比。本文将总结这份推理大模型最佳实践指南。
最近,随着DeepSeek R1的火爆,推理大模型也进入大众的视野。但是,相比较此前的GPT-4o,推理大模型的区别是什么?它适合什么样的任务?推理大模型是如何训练出来的?很多人并不了解。本文将详细解释推理大模型的核心内容。
DeepSeekAI最近发布的几个模型,如DeepSeek V3、DeepSeek R1等引起了全球的广泛关注和讨论,特别是低成本训练出高质量模型之后,引起了很多的争论。引起了大家对OpenAI、英伟达等公司未来的质疑。然而,对于DeepSeekAI的模型为什么引起了如此广泛的关注,以及大家讨论的核心内容是什么,很多人并不是很清楚。本文基于著名的独立科技行业分析师Ben Thompson的总结,配合DataLearnerAI的分析,为大家总结DeepSeek引起的全球讨论。
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