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~
大模型已经对很多行业产生了巨大的影响,如何准确评测大模型的能力和效果,已经成为业界亟待解决的关键问题。生成式AI模型,如大型语言模型(LLMs),能够生成高质量的文本、代码、图像等内容,但其评测却相对很困难。而此前很多较早的评测也很难区分当前最优模型的能力。 以MMLU评测为例,2023年3月份,GPT-4在MMLU获得了86.4分之后,将近2年后的2024年年底,业界最好的大模型在MMLU上得分也就90.5,提升十分有限。 为此,滑铁卢大学、多伦多大学和卡耐基梅隆大学的研究人员一起提出了MMLU P
检索增强生成中的挑战详解:哪些因素影响了检索增强生成的质量?需要如何应对?
2023年4月中旬值得关注的几个AI模型:Dollly2、MiniGPT-4、LLaVA、DINOv2
主题模型聚类匹配2018TKDE阅读笔记(Topic Models for Unsupervised Cluster Matching)
5月3日,2个重磅开源的AI模型发布:Replit代码补全大模型和LLaMA复刻版OpenLLaMA发布
Kaggle 2022调查报告出炉!看看过去一年数据科学家都在干啥!
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