全面科学的LLM评估体系,虽然能更客观衡量系统的输出质量,并为持续优化和完善提供有力的价值支撑。但实际落地执行起来还是有一定的门槛和难度。
从GPU虚拟化需求到池化,确实很好的提升了GPU实际效率,降低成本。
国产GPU要追赶的路还是很长,生态的建设也是。
VMware虚拟化确实在城商行应用非常广泛,该文章介绍的内容对有平台替换打算或需求的用户来说,参考意义极大。
通过针对的微调确实很好的缩小了通用预训练模型与特定应用程序独特需求之间的差距。
LoRA在一定程度上确实带来了便捷并提高了效率
谷歌的Transfomer算法,为人工智能达到今天的高度开辟了一种全新的工作方式,巨头公司们将各种基于Transfomer架构的微调模型进行预训练然后开源,使得整个行业可以从预先训练的语言模型转移到下游任务和应用,所有人都站在巨
这两年随着AI的大爆发 对算力芯片的需求达到了新的高度 也点燃了大家的学习热情
该文对 ES的几个核心概念进行了说明,很适合入门了解的读者
平台工具的使用和搭建还是要综合考虑自身的各方面特性
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