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~
大语言模型是通过收集少量专门数据对模型的部分权重进行更新后得到一个比通用模型更加专业的模型。但是,当前大家讨论较多的都是语言模型的微调,对于嵌入模型(或者向量大模型)的微调讨论较少。Modal团队的工作人员发布了一个博客,详细介绍了向量大模型的微调工作,本文将其翻译之后提供给大家(原文:https://modal.com/blog/fine-tuning-embeddings )。
Embedding模型作为大语言模型(Large Language Model,LLM)的一个重要辅助,是很多LLM应用必不可少的部分。但是,现实中开源的Emebdding模型却很少。最近,北京智源人工智能研究院(BAAI)开源了BGE系列Embedding模型,不仅在MTEB排行榜中登顶冠军,还是免费商用授权的大模型,支持中文,应该可以满足相当多人的需要。
简单几步教你如何在搭建并使用DALL·E开源版本来基于文字生成图片
大语言模型训练之前,数据集的处理步骤包含哪些?以LLaMA模型的数据处理pipeline(CCNet)为例
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