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。
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。
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。
在我们给推荐问题建模时,神秘的正则化项L0、L1、L2的选择对模型很重要。为什么要加正则化?正则化有哪几种形式?到底该选择哪种正则化来建模呢?正则化项与推荐问题的关系?
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让大模型支持更长的上下文的方法哪个更好?训练支持更长上下文的模型还是基于检索增强?
正则化和数据增强对模型的影响并不总是好的:The Effects of Regularization and Data Augmentation are Class Dependent
DataLearnerAI发布中国国产开源大模型生态概览统计:国产开源大模型都有哪些?现状如何?
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