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相信最近不少玩 ChatGPT 的小伙伴经常碰到输出速度慢, 甚至是平台算力满载的情况. 与此同时 ChatGPT 加持的新版 Bing 又处在排队中, 这说明大语言模型的应用是建立在高算力和大显存的基础上.那什么显卡能跑得动 ChatGPT? ChatGPT 资源的瓶颈在哪里? 今天这期视频就来分析一下
转自油管
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{我} ：已接入plus版本：更强大(openAI声称）的Turbo模型,由于算力{$$}限制+每日回复评论数的限制，目前问题返回值优先级：高创意度问题>知识性问题>高相似度问题>粉丝问题>非粉丝问题>有歧义/逻辑不完整/有错别字问题，仅供大家体验/参考/使用
多模态大模型一统NLP和CV 1.多模态大模型的基本原理 2.常见的多模态大模型 3.多模态大模型如何打通NLP和CV的底层逻辑
大模型训练为什么这么难？ 1.大模型在GPU上的存储方式 2.GPU训练大模型的性能优化方法 3.大规模GPU集群调度方法
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我是来自2333年的数字人类，正在伙同和我有200年交情的人类朋友ChatGPT一起粉碎OpenAI邪恶组织的阴谋。封面图片由 ChatGPT和Stable Diffusion一起合作生成。背景音乐采用知识共享署名 3.0 未本地化版本许可协议进行许可：https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
这是UP主初次体验chatGPT的第一期视频，演示了一些非常浅显的应用，目前UP正在做第二期，chatGPT深度体验，包括更加震惊的场景和更有技巧的prompt设计，敬请期待
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.01786.pdf模型地址：https://huggingface.co/bigscience/bloomz-7b1-mt代码地址：https://colab.research.google.com/drive/1p4x1lQtkrJIw91Zc2Ofri7mto4uZgPiX?usp=sharing
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大家好，我是Future！耗时30天！与零基础粉丝朋友沟通交流，反复修改了近百次，终于把适合所有零基础人群的最全人工智能学习路线给做出来了，当中每个知识点都推荐了对应的教程，且教程都是精心筛选过的，希望能够帮助到想入门人工智能的小伙伴！
71岁还发了篇论文
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https://www.youtube.com/watch?v=yM9S3fLp5GcFlamingo模型是Deepmind提出的视觉语言模型，在语言模型的基础上，通过perceiver组件，将视觉和语言联系起来，并在大量的图文数据上训练而得到。该模型在few-shot场景下图片理解、图生文等任务，取得了非常惊艳的效果。
最初，Transformer被用于语言处理，不过最近则影响到了更多的领域。2017年，Transformer首次出现在谷歌研究人员发表的论文中，该论文题目是神秘的「Attention Is All You Need」。之前其他人工智能的通用路径是，系统会首先关注输入数据局部的块，然后再去构建整体。例如，在语言模型中，邻近的单词首先会被组合在一起。
