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：一站式大模型训练及应用构建的解决方案，其覆盖了从数据处理到模型评估、从训练到部署、从想法到服务等整个流程。在本项目中，用户可以轻松地通过本项目进行模型训练并一键生成所需的产品服务。 本项目的优势主要体现在以下三点: 总结了不同应用场景下的专业知识和最佳实践，以保证模型在实际生产中的表现优异。 集成了高性能模型并行框架，有效地减少了训练和推理时的算力开销。 用户可以基于自身需要定制化模型及服务，便捷且自由度高。

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【史上首次，英伟达承认名字取错，取消RTX 4080 12GB发售】根据英伟达的早期性能数据，RTX 4080 12G 的性能与大多数人对 RTX 4070 的期望非常相似提升 20% 以上的性能，与上一代旗舰 RTX 3090 Ti 相当。换句话说，人们一直怀疑 NVIDIA 试图将原本应该是 RTX 4070 的产品作为 RTX 4080 出售，价格更高。 #抽屉IT

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斯坦福微调了 7B LLaMA 模型[1]，只用了 52K 的数据，达到了和 达芬奇003[2] 类似的效果，并且可以跑在消费级设备上，比如树莓派[3]。 [1]: 模型大小 12.6 GiB [2]: [3]:

是一种新的语言模型，通过在推断时使用非参数化数据存储来平衡法律风险和性能，从而在不训练高风险数据的情况下提高性能，并支持数据归因

是一种新的语言模型，通过在推断时使用非参数化数据存储来平衡法律风险和性能，从而在不训练高风险数据的情况下提高性能，并支持数据归因和内容移除。 SILO 的构建方式如下： 1.在开放许可语料库 (OLC) 上训练参数化 LM，这是一个我们用公共领域的 228B 代币和许可文本策划的新语料库 2.使用更通用且易于修改的非参数数据存储对其进行增强（例如，包含受版权保护的书籍或新闻），仅在推理过程中查询。数据存储允许使用高风险数据而无需对其进行训练，支持句子级数据归因，并使数据生产者能够通过从商店中删除内容来选择退出该模型。这些功能可以促进对数据使用法规的遵守，例如美国的合理使用原则和欧盟的 GDPR。