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如此一来，通用服务器中的4颗CPU便可同时获取算法权重，进行计算加速。,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。,最近LLaMA3 和Mistral Large2 的发布引起了广泛关注。在模型在开放性方面，LLaMA3 公开了模型权重，用户可以访问和使用这些预训练和指令微调后的模型权重，此外Meta还提供了一些基础代码，用于模型的预训练和指令微调，但并未提供完整的训练代码，LLaMA 3 的训练数据也并未公开。不过这次LMeta带来了关于LLaMA 3.1 405B 的一份 93 页的技术报告。,谷歌推出了性能卓越的Gemma2 2B模型，拥有20亿参数，在多种硬件环境下表现优异。配备了ShieldGemma安全分类器和Gemma Scope工具，助力研究人员进行内容过滤与决策分析。在激烈竞争中取得重要突破，展现出对AI技术发展的持续努力。,这是在NF4量化基础上，进行了二次量化。

如果按照BF16精度计算，想要让千亿大模型的运行时延小于100ms，内存和计算单元之间的通信带宽，就至少要达到2TB/s以上。,目前主流的AI芯片，显存通常只有几十GB，显然放不下这么大的模型。（目前最强的AI芯片也没还没达到200GB）

正如开源和专有软件共同塑造了今天的软件生态，开源和闭源大模型之间也并非二元对立，两者的并存发展是推动AI技术不断进步、满足不同应用场景需求的重要动力。最终，用户和市场会作出适合自己的选择。,最近一段时间开源大模型市场非常热闹，先是苹果开源了 70 亿参数小模型DCLM，然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large2 相继开源，在多项基准测试中Llama 3. 1 超过了闭源SOTA模型。,LC信息，究竟是怎么做到的?,被低估的通用服务器,允许任意两个CPU之间直接进行数据传输，减少了通信延迟

对教育和科研而言，开源大语言模型提供了宝贵资源。学生和新手开发者通过研究和使用这些模型，能快速掌握先进AI技术，缩短学习曲线，为行业输送新鲜血液。,“开源”一词源自软件领域，指在软件开发过程中公开其源代码，允许任何人查看、修改和分发。开源软件的开发通常遵循互惠合作和同侪生产的原则，促进了生产模块、通信管道和交互社区的改进，典型代表包括Linux，Mozilla Firefox。,因为庞大的人口基数和需求，国内确实有诸多场景可以提高效率，比如AI面试、营销等等。朱啸虎称，用LLaMA训练两三个月，至少做到人类Top30水平，马上去掉50%人工销售。,由于可以通过调整标准差来适配量化数据类型的范围，NF4相较于传统的4位整数或4位浮点数量化，可以获得更高的精度。,如今，千亿参数大模型，是千行百业智能涌现的关键。而通用算力能否运行千亿参数大模型，正是衡量其能否支撑千行百业智能涌现的关键。

这也导致，在上一轮AI热潮中，不少以AI外呼为主营业务的创业公司拿到了融资，但这一轮并不多。服务了OPPO、小红书、滴滴出行等多家大厂的智能客服领域的佼佼者智齿科技，上一轮融资发生在2022年。,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。,过去一年，大语言模型的数量大幅增加，许多都声称是开源的，但它们真的有多开放呢？