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。
OpenAI开源最新的3D物体生成预训练模型——Point-E
使用Jupyter Notebook编程与python脚本编程的差异
Google前AI研究人员认为2024年可能不会出现能与GPT-4竞争的开源模型/产品
英伟达在GTC2024大会发布新AI算力芯片:NVIDIA新AI芯片B200的升级是什么?B200与H200对比,它对GPT-4训练和推理的影响是什么?
OpenAI的GPT模型API接口新增的top_logprobs和logprobs参数是什么?有什么用处?为什么说这个参数可以帮助我们减轻大模型幻觉问题