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~
大模型的微调是当前很多人都在做的事情。微调可以让大语言模型适应特定领域的任务,识别特定的指令等。但是大模型的微调需要的显存较高,而且比较难以估计。与推理不同,微调过程微调方法的选择以及输入序列的长度、批次大小都会影响微调显存的需求。本文根据LLaMA Factory的数据总结一下大模型微调的显存要求。
开源多模态大模型新选择:DeepSeekAI(深度求索科技)开源全新多模态大模型DeepSeek-VL模型,包含可在手机端运行的13亿规模tiny多模态模型。
pandas.DataFrame.to_csv和dask.dataframe.to_csv在windows下保存csv文件出现多个换行结果
抛弃RLHF?MetaAI发布最新大语言模型训练方法:LIMA——仅使用Prompts-Response来微调大模型
Google发布第二代Gemini大语言模型,首个登场的Gemini 2 Flash Experimental,评测结果显示其能力已经超越上一代的Gemini 1.5 Pro!
三层Dirichlet 过程(非参贝叶斯模型)-来自Machine Learning
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使用kaggle房价预测的实例说明预测算法中OneHotEncoder、LabelEncoder与OrdinalEncoder的使用及其差异