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首先,是预填充阶段,也叫做前向传播阶段。,其优势在于,一方面可以将LLM参数量化成低比特数据,权重会变小。另一方面,权重缩小之后,在计算时传输的数据量也会变小。,通过系统优化,LC信息的NF8260G7,在业界首次实现了仅基于通用处理器,支持千亿参数大模型的运行。,通过嵌套量化,模型的每个权重参数最终仅占用4字节的内存空间,比原始FP32节省了大量的内存占用空间。
在前段时间的世界人工智能大会上,李彦宏直言“开源其实是一种智商税”,因为闭源模型明明性能强,推理成本更低,再次引发讨论。,通过嵌套量化,模型的每个权重参数最终仅占用4字节的内存空间,比原始FP32节省了大量的内存占用空间。
传统上,GPU因其具备优越的并行处理能力,一举成为了AI训练和推理的首选。,具体如下:,当前业界LLM的网络架构,已从GPT逐渐走向MoE。通向AGI的大模型参数规模,只会呈指数级增长。,但这只是理想情况,现实中,AI外呼带来的客户转化并不理想。不止一位商家Tech星球,市面上很多便宜的买的都是源代码做的贴牌,根本不具备研发实力,他们很多语音技术都是对接的科大讯飞,不够灵活。
正如开篇所述,大模型对通信带宽的要求是非常高的,无论是数据计算、计算单元之间,还是计算单元与内存之间。,另一方面,不仅买不起,更是用不起。,更不应以“道德绑架”的方式要求全面开源,因为这涉及大量技术、资源和安全考量,需要平衡开放与安全、创新与责任。正如科技领域的其他方面一样,多元化的贡献方式才能构建一个更丰富的技术生态系统。