2024已升级！WePoKer辅助作弊透视[2024最新开发黑科技]-知乎

就拿稳定性来说，在Llama3.1训练的54天里，Meta的1.6万块H100集群总共遇到了419次意外中断，相当于平均每3小时发生一次。,这样的优化显著减轻了内存带宽对Yuan2.0-102B模型推理解码效率的限制，从而进一步提升了模型的推理性能。,说到底，大模型的效果好坏依然取决于算力、算法和算据。而这些资源更多掌握在头部企业或者大公司手中。,针对以上难题，LC信息提出了「张量并行」（Tensor Parallel）和「NF4量化」两项技术创新，成功实现了千亿大模型Yuan2.0-102B的实时推理。,原因很明显:后者虽然拥有高通用性和高性能的计算核心，但并没有并行工作的环境。

整数或浮点数量化方法的数据间隔通常是平均分布或指数分布的,对于百亿参数模型，20-30GB显存就够了。然而，若想跑千亿参数，大约需要200-300GB的显存空间。,对于这个需求，前文提到的全链路UPI总线互连技术，完全可以满足（通信带宽高达16GT/s）。

这一声明发生在OpenAI发布SearchGPT搜索引擎原型之后，该原型旨在提供一种新的在线搜索信息方式，直接与市场上现有的搜索引擎竞争。,总而言之，在大模型推理的两阶段中，有着截然不同的计算特征，需要在软硬件方面去做协同优化。

李彦宏也强调了两者的区别，模型开源不等于代码开源：“模型开源只能拿到一堆参数，还要再做SFT（监督微调）、安全对齐，即使是拿到对应源代码，也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数，无法做到众人拾柴火焰高，拿到这些东西，并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”,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。