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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。,然而，这种对高端GPU的狂热追求，并非在所有情况下，都是完美无缺的解决方案。,千亿参数AI的模型的部署，从此有了性能更强、成本更经济的选择;AI大模型应用，可以和云、大数据、数据库，实现更紧密的融合。,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。

大鱼吃小鱼，小公司因为实力不足最终会被吞噬。,大语言模型的全流程开源包括将模型开发的整个过程，从数据收集、模型设计、训练到部署，所有环节都公开透明。这种做法不仅包括数据集的公开和模型架构的开放，还涵盖了训练过程的代码共享和预训练模型权重的发布。

今年4月，金沙江创投主管合伙人朱啸虎在接受采访时称，自己也是AGI（通用人工智能）的信仰者，不过他不是虔诚的技术信徒，他信仰的是马上能商业化的应用。,但当技术越来越成熟，消费者可以更方便得被触及，越来越难以分辨对方到底是机器人和AI时，也未必是一件好事。,欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。,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。

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。,比如Meta和微软等科技虽将其大语言模型标榜为“开源”，却并未公开底层技术相关的重要信息。而让他们意外的是，资源更少的AI企业和机构的表现更令人称赞。,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。,此外，GPU最大的劣势之一在于，显存容量受限。