大数据的数据集来源可能包括:传感器、气候信息、公开信息(如杂志,报纸,文章)、购买交易记录、网络日志、病历、军事监控、视频和图像档案及大型电子商务,通常是万亿或EB的大小,庞大而复杂,需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。()
苹果公司开源AI模型OpenELM系列 | 这些模型具有不同的规模,包括270M(百万参数)、450M、1.1B(十亿参数)和3B(三十亿参数),以适应不同的计算能力和应用场景。 OpenELM模型的开源不仅包括了模型权重和推理代码,完整的模型训练和评估框架,研究人员和工程师可以在公开数据集上进行模型的训练和评估,利用训练日志、多个保存...
与以往只提供模型权重和推理代码以及在私有数据集上进行预训练的做法不同,我们的版本包含在公开数据集上训练和评估语言模型的完整框架,包括训练日志、多个检查点和预训练配置。Apple 表示,它发布 OpenELM 模型的目是用最先进的语言模型“增强和丰富开放研究社区”。共享开源模型为研究人员提供了一种调查风险、数据和...