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随后,傅盛也发表了他的看法,他认为开源和闭源这两个阵营是彼此共同竞争,共同发展。并对“开源其实是一种智商税”这一观点进行了反驳:“开源大语言模型是免费的,他怎么来的智商税呢,谁在收税?”,“如果今天企业用付费闭源大语言模型,那才叫"智商税",尤其是收很高的模型授权费、API费用,一年花了数百上千万,最后买回去当个摆设,甚至员工根本用不起来(模型)。”,要如何更好为企业服务,同时不过度骚扰消费者,是行业的永恒命题。,一位AI外呼机器人行业从业者称,一开始很少有企业能赚钱,电话打得多,才能赚钱。每天打几千万通AI外呼电话就赚钱了,比如外卖到了,快递到了,电商活动来了。但现实是,很多企业一天能有几十万个电话就已经算是非常不错的。
大模型一直被认为是生产力革新的工具。,说到大模型最成功的应用,你首先想到的可能是对话式机器人Kimi、豆包、文心一言等等,这些月活数百万尚无法盈利,甚至无法准备回答“9.11和9.8哪个更大”的明星产品。,随后,傅盛也发表了他的看法,他认为开源和闭源这两个阵营是彼此共同竞争,共同发展。并对“开源其实是一种智商税”这一观点进行了反驳:“开源大语言模型是免费的,他怎么来的智商税呢,谁在收税?”,“如果今天企业用付费闭源大语言模型,那才叫"智商税",尤其是收很高的模型授权费、API费用,一年花了数百上千万,最后买回去当个摆设,甚至员工根本用不起来(模型)。”,LLM输出主要通过KV Catch,逐一生成token,并在每步生成后存储新词块的键值向量。,与此同时,外媒爆料称,OpenAI和微软联手打造的下一个超算集群,将由10万块GB200组成。
但现实并没有想象中美好。,在采用256为量化块大小(block size=256)的情况下,存储所有scale参数所需的额外空间仅为1.57GB:(100B ÷64÷256) ×4+ (100B ÷64) ×1=1.57GB.,类似于GPU的Tensor core,AMX高级矩阵扩展可以将低精度的计算做加速,编成指令集给CPU的核,利用专用的核做加速。
集群搭建(GPU配置、网络设计、轨道优化等)、集群管理(实时监控、故障排除等)……个个都是「拦路虎」。,最近,LC信息的研发工程师,仅靠4颗CPU,就让千亿参数的「源2.0」在通用服务器上跑起来了!,所谓通用,就是让大家都用上,无论是金融防欺诈、财务数据分析、企业CRM营销洞察、医疗智能诊断、个性化诊疗方案、教育培训等等,都将见证AI的广泛应用。
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