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雷文·托德·达席尔瓦



什么是贝壳？多才多艺的数据科学家。
温迪·吉特尔森
演示：ColossalChat (colossalai.org)
2. 羊驼-LoRA
Alpaca-LoRA 是使用斯坦福羊驼和低秩适应（LoRA）创建的模型。采用低等级使我们能够在 4GB RAM Raspberry Pi 4 上运行类似 GPT-3.5 的质量 Instruct 模型。 Dolly 是一个很棒的语言模型，由 Databricks 机器训练而成，旨在证明我们可以使用旧的开源语言模式，并赋予它遵循 ChatGPT 指令的神奇能力。使用高质量的训练数据在机器上训练模型需要 30 分钟。您甚至不需要大型模型即可实现高质量。该团队使用的模型有 60 亿个参数，而 GPT-3 的参数为 1750 亿个。
Google 在 2009 年推出了它，其语法和布局与 C 类似。许多开 中东手机号码清单 发者认为，Go 是 C 的 21 世纪版本。发布十多年后，Go 因其灵活易用而变得非常受欢迎语言。在数据科学的背景下，Go 可以成为机器学习任务的好盟友。尽管前景广阔，但 Go 数据科学社区仍然相对较小。
2，在 TIOBE 指数中排名第 3，是世界上最流行的编程语言之一，尽管其受欢迎程度在过去十年中有所下降，但人们对 Python 等语言的兴趣有所下降已经爆炸了。 Java 是一种开源的面向对象语言，以其世界一流的性能和效率而闻名。无数的技术、软件应用程序和网站都依赖于 Java 生态系统。
尽管由于早期被几个主要组织（包括金融领域的许多组织）采用而声名狼藉，但 Julia 并没有像 Python 和 R 等语言那样被广泛采用。它的社区较小，并且没有那么多的库作为其主要竞争对手。尽管如此，Julia 因其速度快、语法清晰和多功能性而成为数据科学中一种有前途的语言，而且它在许多用例中都表现出色。
由于其低级性质，C 和 C++ 是最复杂的语言之一。因此，虽然它们可能不是进入数据科学领域的首选，但一旦您对编程基础知识有了扎实的了解，掌握它们就是一个明智的举动，可以使您的简历产生巨大的变化。