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再给它上一道推理题——船边挂着软梯，离海面2米，海水每小时涨半米，几小时海水能淹没软梯?,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。

另一方面，想要把Llama3.1405B跑起来，还得搭配2台8×H100的DGX工作站才行——即1280GB的显存。,当前业界LLM的网络架构，已从GPT逐渐走向MoE。通向AGI的大模型参数规模，只会呈指数级增长。,1个电话只要1分钱

OpenAI的发言人对此表示，两家公司之间的关系并未发生变化，双方在建立合作伙伴关系时已经考虑到可能的竞争，并强调微软仍是OpenAI的良好合作伙伴。,第一阶段的计算需求有多大，主要取决于我们输入的长度。,因为NF4量化后会产生大量的scale参数，如果使用32位浮点数（FP32）存储，会占用大量内存。,Mistral Large2 的情况类似，在模型权重和 API 方面保持了较高的开放度，但在完整代码和训练数据方面的开放程度较低，采用了一种平衡商业利益和开放性的策略，允许研究使用但对商业使用有所限制。,从表中我们可以看到，和海外的情况类似，开源较为彻底的模型基本是由研究机构主导，这主要是因为研究机构的目标是推动科研进步和行业发展，更倾向于开放其研究成果。

目前主流的AI芯片，显存通常只有几十GB，显然放不下这么大的模型。（目前最强的AI芯片也没还没达到200GB）,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」。,为了进一步压缩模型的权重参数，团队还采用了嵌套量化（Double Quant）技术。,由于可以通过调整标准差来适配量化数据类型的范围，NF4相较于传统的4位整数或4位浮点数量化，可以获得更高的精度。