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~
当前的大语言模型主要是预训练大模型,在大规模无监督数据上训练之后,再经过有监督微调和对齐之后就可以完成很多任务。尽管如此,面对垂直领域的应用,大模型依然需要微调才能获得更好地应用结果。而大模型的微调有很多方式,包括指令微调、有监督微调、提示工程等。其中,指令微调(Instruction Tuning)作为改进模型可控性最重要的一类方法,缺少深入的研究。浙江大学研究人员联合Shannon AI等单位发布了一篇最新的关于指令微调的综述,详细描述指令微调的各方面内容。
OpenAI发布的GPT-4o能力总结,数学推理能力超过所有模型,价格下降一半!
《Effective Java 第三版》笔记之二 当构造参数很多的时候考虑使用builder
DataLearnerAI-GPT:可以回答关于大模型评测结果的GPT
Deep Neural Networks and Tabular Data: A Survey——XGBoost依然是最优秀的算法模型
腾讯发布了一个全新的大模型Hunyuan Turbo S:号称评测效果超过GTP-4o和DeepSeek V3等模型,但没有开源或者放开使用
Artificial Analysis报告显示中国AI产业技术突破,已经与美国形成全球双极主导
Llama3相比较前两代的模型(Llama1和Llama2)有哪些升级?几张图简单总结Llama3的训练成本、训练时间、模型架构升级等情况