2024已更新！WePoKer德州出牌规律(原来是真的有挂的)-哔哩哔哩

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。,至此，通用算力可支持的AI大模型，参数规模突破了千亿，彻底填补了行业空白，成为了企业拥有AI的新起点。

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.,日前，由生数科技联合清华大学打造的Vidu视频大模型正式在全球上线，这也是首个国产纯自研视频大模型。,1.惊喜壁纸：,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。

开源和闭源模型的关系或许可以类比于软件行业中开源和闭源软件的共存。,面对用Java编写程序的代码任务，「源2.0」非常迅速地给出了结果。,此外，LC信息的研发工程师还优化了CPU之间、CPU和内存之间的走线路径和阻抗连续性。,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。

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。,而在计算第一个token过程中，由于模型首次加载，会在内存中存放全部的权重参数，以及KV Cache等数据。