Novita AI 部落格

GPU 現在在驅動 AI 程式中扮演關鍵角色。我們將列出前 5 名 GPU，包括 RTX 4090，並比較其關鍵功能與效能。

簡介 大型語言模型（LLM）有哪些限制？從 LLM 的定義出發，我們將逐一討論 8 個限制。針對每個限制，我們會探討 3 個問題：這個限制的意義與原因是什麼？這個限制在實務上會帶來哪些影響？如何應對這個限制？如果你想更深入理解 LLM，以便更好地與它們互動，請繼續閱讀！

學習如何透過這份完整指南，一步步安裝 CUDA 11.8，確保在 Novita AI GPU 實例中獲得最佳效能。

起源與歷史背景 虛擬化技術的起源可追溯至1960年代，當時 IBM 的大型主機系統（如 System/360）引入了「分割」的概念。這項技術能讓大型主機在各自的獨立分割區中執行不同的作業系統與應用程式，每個分割區擁有自己的資源與環境。這標誌著虛擬化技術的誕生，為其後續發展奠定了基礎。隨著技術演進，虛擬化逐漸從大型主機擴展到迷你電腦與個人電腦。1970...

重點摘要：JupyterHub 是一款免費工具，可讓您與他人同時使用 Jupyter Notebook。如此一來，在資料科學專案上協作變得更容易，且能輕鬆擴展專案規模。要準備好它，您需要設定類似虛擬電腦空間的環境，並調整 JupyterHub 以符合您的需求。安裝 JupyterHub 的方法有多種，例如使用 Docker、Conda 或...

在 AI 快速發展的時代，企業在構建和部署 AI 應用時面臨眾多選擇。虛擬機器 (VM) 和容器作為兩種備受青睞的技術，各自擁有獨特的優勢與限制。本文深入探討兩者之間的差異，並提供一些選擇指南，協助您的企業找到合適的技術方案。

在數位時代的動態領域中，遠端存取伺服器已成為日常作業不可或缺的一部分。然而，這種便利性伴隨著固有的安全風險：傳統的密碼驗證方法。基於密碼的系統容易遭受暴力破解攻擊、密碼重複使用及釣魚詐騙，使敏感資料與系統暴露於潛在的漏洞之中。為了解決這些安全問題，SSH（安全殼層）密鑰登入已成為一種強大且安全的替代方案。本文將深入探討 SSH...

簡介 大型語言模型的挑戰與應用是什麼？參考 Kaddour, J., Harris, J., Mozes, M., Bradley, H., Raileanu, R., & McHardy, R. 的著作《大型語言模型的挑戰與應用》，

簡介 什麼是大型語言模型的累積推理？為什麼我們需要大型語言模型的累積推理？大型語言模型的累積推理看起來是什麼樣子？大型語言模型能做好累積推理嗎？

引言 NVIDIA A100 GPU 真正改變了雲端運算的遊戲規則，帶來了頂尖的效能和強大的功能，適用於 AI、機器學習以及需要大量運算能力的任務。

重點摘要 透過租用轉擁有 GPU，玩家和專業人士可以獲得一種經濟實惠的方式，無需一次花費大筆資金就能跟上最新繪圖技術。選擇此方案，您可以輕鬆升級至更新的 GPU，不必擔心舊卡貶值。此方法還消除了 GPU 隨時間貶值的顧慮，因為合約中已包含支援與維護。在考慮租用 GPU 時，選擇合適的服務是確保一切順利的關鍵。Novita AI GPU Pods...

介紹 大型語言模型能否改變計算社會科學？等等，計算社會科學是做什麼的？歡迎來到計算社會科學（CSS）這個充滿活力的領域

引言 人類如何辨別觀察到的現象背後的原因？當我們看到烏雲密佈時，為何會預測下雨，或者健康好轉時如何推斷藥物有效？