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~
随着各种AI模型的快速发展,选择合适的模型成为了研究和开发的一大挑战。最近一段时间,国产模型不断涌现,让人应接不暇。尽管开源的繁荣提供了更多的选择,实际上也造成了选型的困难,尽管业界提供了很多评测基准,但是,**很多模型在公布的评测结果中对比的模型基准和选择的测试基准都很少,甚至只选择对自己有利的结果**。为了更加方便大家对比相关的结果,DataLearner上线了大模型评测综合排行对比表,给大家提供一个更加清晰的对比结果。我们主要关注的是国内开源大模型和一些全球主流模型的对比结果。
GPT4All:一个可以直接在本地运行各大商业友好的开源大模型解决方案
国产大模型进展神速!清华大学NLP小组发布顶尖多模态大模型:VisCPM,支持文本生成图片与多模态对话,图片理解能力优秀!
Dirichlet Multinomial Mixture Model做短文本聚类(包括代码)
HuggingFace开源语音识别模型Distil-Whisper,基于OpenAI的Whisper-V2模型蒸馏,速度快6倍,参数小49%!
GPT4All发布可以在CPU+Windows的消费级硬件上生成embeddings向量的模型:低成本、高质量、易上手的embedding生成新选择
对比关系生成模型(Comparative Relation Generative Model)
MistralAI发布了Mixtral 8×7B MoE模型的论文,更详细的参数和对比结果~
Transformer蓝图:Transformer 神经网络架构的综合指南——万字长文、20多个图片介绍大语言模型主流架构Transformer的发展历史、现状和未来结果