最近OpenAI推出了新的模型——ChatGPT3.5Turbo模型，OpenAI声称，对于许多非聊天用例，ChatGPT3.5Turbo是最佳模型。开发ChatGPT3.5Turbo的最初动机可能是为了减少ChatGPT的巨大计算成本，价格是ChatGPT3.5的十分之一，效果也更好。

一、引言以前从来没关注电信无线上网网络的具体架构（也即PS域架构），现在开始学5G接触这些东西时，理解起来很痛苦，资料也少，于是一方面到处找人咨询，一方面到处查资料，最后发现应该从3G、4G时代的架构及功能开始学习，这样知识有个演进过程，了解起来就很简单了。废话不说，下面我们来分别看看3G、4G、5G流量上网的网络能力架构。二、3G时代PS域架构3G时代的P

在本文中，我们将以chatglm6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程，并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。

一、向量空间（线性空间）及基域线性空间是在考察了大量的数学对象(如几何学与物理学中的向量，代数学中的n元向量、矩阵、多项式，分析学中的函数等)的本质属性后抽象出来的数学概念。1.1、详细定义向量空间也称线性空间，设V是一个非空集合，P是一个数域。若：1.在V中定义了一种运算，称为加法，即对V中任意两个元素α与β都按某一法则对应于V内惟一确定的一个元素α

PHP面试中变量作用域是面试中常常出现的问题，也是必考的问题，下面就给大姐讲解一下在面试中注意的点：\livingexampleone$A"Hello";functionprint\_A(){$A"phpmysql!!";global$A;//global全局变量函数是独立的模块$A外界定义的ech

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach

由中国电信集团有限公司承办的第四届数字中国建设峰会——“有福之州•对话未来，5G赋能数字中国建设”论坛在福州举行，与会嘉宾围绕“5G赋能市域社会治理、城市公共安全及应急管理”等领域各抒高见，共话数字市域治理未来。福建省委常委、政法委书记罗东川，中国电信集团有限公司党组副书记邵广禄，中国电信福建公司总经理高金兴，福州市委常委、政法委书记阮孝应，福州市人民政府副

本节我们将用一个简单的例子，来说明对象之间的关联关系，以及FoxnicSQL是如何处理这种关联关系的。首先，我们引入商城下单的简单业务模型，这个模型里面包括了商品、订单、订单明细以及收件人地址，这个模型足够简单，所以很容易分析出他们之间的关联关系。

在本文中，我将结合GPT4的技术报告、GPT4相对于GPT3.5/ChatGPT的提升、GPT4和ChatGPT的对比、OpenAI的近期工作，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）模型的科研进展，多模态模型的科研进展等多方面的信息，深入分析GPT4的技术细节。