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选择闭源开发的软件更有可能成为一个稳定、专注的产品，但是闭源软件通常需要花钱，且如果它有任何错误或缺少功能，只能等待开放商来解决问题。,从表中我们可以看到，和海外的情况类似，开源较为彻底的模型基本是由研究机构主导，这主要是因为研究机构的目标是推动科研进步和行业发展，更倾向于开放其研究成果。,此外，GPU最大的劣势之一在于，显存容量受限。,荷兰拉德堡德大学的人工智能研究学者Andreas Liesenfeld和计算语言学家Mark Dingemanse也发现，虽然“开源”一词被广泛使用，但许多模型最多只是“开放权重”，关于系统构建的其他大多数方面都隐藏了起来。,然而，高端GPU服务器在市场中经常出现供不应求，极难获取的现象。

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有时，这一输入可能是几个字，也可能是几千个字，或者是一本著作。,开源大模型的出现显著降低了开发的门槛，开发者和中小企业能够利用这些先进的AI技术，而不必从零开始构建模型，从而节省了大量的时间和资源。这使得更多创新项目和产品得以快速落地，推动了整个行业的发展。开发者们在开源平台上积极分享优化方法和应用案例，也促进了技术成熟和应用。,成本,线性层运行时间占比50%，卷积运行时间占比20%，聚合通信时间占比20%，其它计算占比10%。,图注:AI外呼企业的后台系统截图。