仙宫云4090显卡租赁

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~

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检索增强生成(RAG)

大模型检索增强生成是一种结合了大规模语言模型的自动生成能力和针对特定数据的检索机制,以提供更准确、信息丰富的输出内容的技术。

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Long Context

大模型对长上下文的处理能力在于它们能够理解和维持较长篇幅的文本连贯性,有助于提升质量,以及对复杂问题和讨论的理解和回应质量。

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AI Agent

大模型的AI Agent是一种高级智能系统,能够理解复杂的指令和查询,并以人类般的方式生成响应、执行任务或提供决策支持。

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GPQA Diamond:评估专家级推理能力的问答基准

通用人工智能(AGI)的进步需要可靠的评估基准。GPQA (Grade-Level Problems in Question Answering) Diamond 基准旨在衡量模型在需要深度推理和领域专业知识问题上的能力。该基准由纽约大学、CohereAI 及 Anthropic 的研究人员联合发布,其相关论文可在 arXiv 上查阅 (https://arxiv.org/pdf/2311.12022 )。GPQA Diamond是GPQA系列中最高质量的评测数据,包含198条结果。

GPQA: 可以防止使用谷歌作弊的研究生级别难度的大模型专业能力评测基准(A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark)

研究生级别的 **Google 防查找问答基准测试**(即Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark,简称 GPQA)是大型语言模型(LLM)面临的最具挑战性的评估之一。GPQA 旨在推动人工智能能力的极限,提供一个严格的测试平台,不仅评估模型的事实记忆能力,还考察其在专业科学领域的深度推理和理解能力。本篇博文将客观介绍 GPQA,涵盖它的起源、目的、组成部分,以及领先的大型语言模型在这个高要求基准测试中的表现。