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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？,官方表示，过去两个月已经成功开发出了10款AI小工具，并开放给内测用户使用。,其次，是解码阶段，即在问题全部输入之后，模型开始输出结果的阶段。,1个电话只要1分钱,但仅靠硬件远远不够

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。,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。

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,超大内存+高速带宽,根据性能分析结果，可以清晰地看到模型中不同部分的计算时间分布——

Pytorch之父表示，技术报告中暗藏了很多基础设施的有趣细节，包括如何并行化，如何让系统更可靠等等,据了解，AI扩图功能基于AI构图算法与图像生成式技术，可理解图片内容的细节和结构，分析推荐合适的扩图区域与扩图比例。,“我们用的业内龙头企业的机器人，但是他们的线路很差，骚扰电话居多，接通率远比60%要滴很多，很多电话拨出去就被挂”，一位商家称，“做售后服务还好，前期获客大家用的很多都是同一批数据，这些人反复被轰炸，即便是真人都是秒挂，更何况机器人。”,若要在单台服务器中，实现千亿参数大模型的推理，包含了2个主要阶段，均对计算能力提出了硬性需求。,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。”

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