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GPT-4问世;LLM训练指南;纯浏览器跑Stable Diffusion

1.多模态GPT-4正式发布:支持图像和文本输入,效果超越ChatGPT OpenAI的里程碑之作GPT-4终于发布,这是一个多模态大模型(接受图像和文本输入,生成文本)。主要能力有: GPT-4可以更准确地解决难题,具有更广泛的常识和解决问题的能力: 更具创造性和协作性;可以接受图像作为输入并生成说明文字、分类和分析;能够处理超过 25,000 个单词的文本,允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。 GPT-4的高级推理能力超越了ChatGPT。 在SAT等绝大多数专业测试以及相关学术基准评测中,GPT-4的分数高于ChatGPT。 GPT-4遵循GPT、GPT-2和GPT-3的研究路径,利用更多数据和更多计算来创建越来越复杂和强大的语言模型(数据量和模型参数并未公布)。 OpenAI花了6个月时间使GPT-4更安全、更具一致性。 在内部评估中,与GPT-3.5相比,GPT-4对不允许内容做出回应的可能性降低82%,给出事实性回应的可能性高40%。 安全与对齐:引入了更多人类反馈数据进行训练,以改进GPT-4的行为;不断吸取现实世界使用的经验教训进行改进;G...

数据湖选型指南|Hudi vs Iceberg 数据更新能力深度对比

数据湖作为新一代大数据基础设施,近年来持续火热,许多前线的同学都在讨论数据湖应该怎么建,许多企业也都在构建或者计划构建自己的数据湖。基于此,自然引发了许多关于数据湖选型的讨论和探究。但是经过搜索之后我们发现,网上现存的很多内容都是基于较早之前的开源信息做出的结论,在企业调研初期容易造成不准确的印象和理解。 因此带着这样的问题,我们计划推出数据湖选型系列文章,基于最新的开源信息,从升级数据湖架构的几个重要纬度帮助大家进行深度对比。希望能抛砖引玉,引起大家一些思考和共鸣,欢迎同学们一起探讨。 实践过程中我们发现,在计划升级数据湖架构的客户中,支持数据的事务更新通常是大家的第一基础诉求。因此,该系列的第一篇内容我们将从需求的诞生背景,以及不同数据湖架构在数据事务上的能力对比,两个方面帮助大家在数据湖选型之路上做出更好的决定。 需求背景 在传统的 Hive 离线数仓架构下,数据更新的成本是非常大的,更新一条数据需要重写整个分区甚至整张表。因此在真实业务场景中,出于开发成本、数据风险等方面的考虑,大家都不会在 Hive 数仓中更新数据。 不过随着 Hive 3.0 的推出,Hive 表在事务能力...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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