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结果显示，项目间差异显著，根据这个排行榜，Allen Institute for AI的OLMo是最开放的开源模型，其次是BigScience的BloomZ，两者都是由非营利组织开发。,针对以上难题，LC信息提出了「张量并行」（Tensor Parallel）和「NF4量化」两项技术创新，成功实现了千亿大模型Yuan2.0-102B的实时推理。

软件开源主要针对应用程序和工具，开源的资源需求较低，而大语言模型的开源则涉及大量计算资源和高质量的数据，并且可能有更多使用限制。因此，虽然两者的开源都旨在促进创新和技术传播，但大语言模型开源面临更多的复杂性，社区贡献形式也有所不同。,团队通过将这些scale参数量化到8位浮点数（FP8），显著减少了所需的存储空间。

线性层运行时间占比50%，卷积运行时间占比20%，聚合通信时间占比20%，其它计算占比10%。,结果显示，项目间差异显著，根据这个排行榜，Allen Institute for AI的OLMo是最开放的开源模型，其次是BigScience的BloomZ，两者都是由非营利组织开发。,放眼当下，AIGC已经渗透进千行百业。AI已经以惊人的速度，渗透进了每一个计算设备。,2024年1-4月，国内大模型的中标数量，已经超越了2023全年总数，中标披露金额已经达到了2023年全年的77%。

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。,2024年1-4月，国内大模型的中标数量，已经超越了2023全年总数，中标披露金额已经达到了2023年全年的77%。,对于4路服务器来说，只需给每颗CPU插上8根32GB内存，就能轻松达到1TB。插满之后甚至可以扩展到16TB，最大可支持万亿参数的模型。,一边是Meta在Llama 3. 1 发布后表示：“现在，我们正在迎来一个开源引领的新时代。”另一边是Sam Altman在《华盛顿邮报》撰文，直接把开源闭源的矛盾上升到国家和意识形态层面。