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GPU不是万能的,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。,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。,因此，千亿大模型的实时推理，服务器需要具备较高的计算能力，以及较高的存储单元到计算单元的数据搬运效率。

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）。,论文称，Meta的Llama以及Google DeepMind的Gemma 虽然自称开源或开放，但实际上只是开放权重，外部研究人员可以访问和使用预训练模型，但无法检查或定制模型，也不知道模型如何针对特定任务进行微调。,开源是一种软件开发模式，基于开放、共享和协作，鼓励大家共同参与软件的开发和改进，推动技术的不断进步和广泛应用。,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。

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。,如何解题?用算法创新,对于一个千亿参数的LLM，若以每64个参数作为一个量化块（block size=64）来计算，仅存储scale参数就需要额外的6GB内存:(100B ÷64) ×4=6GB。,事实上，不少消费者在第一次接到AI外呼电话时，都以为他们是真人。不止一位AI外呼机器人人员表示，他们的声音是真人录音，而并非大模型合成的声音。不过，想要更加仿真人，需要更多的资金技术投入。比如，多做几套话术，话术越全，拨打的时候才能越多样化。,“以前是声码器+声学模型，现在大模型自己都干了，是彻底改变了技术范式，在互动上可以做到非常逼真，还可以模拟真人断句换气思考的过程，也听得懂方言”，他补充道。