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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。,开源大模型的出现显著降低了开发的门槛，开发者和中小企业能够利用这些先进的AI技术，而不必从零开始构建模型，从而节省了大量的时间和资源。这使得更多创新项目和产品得以快速落地，推动了整个行业的发展。开发者们在开源平台上积极分享优化方法和应用案例，也促进了技术成熟和应用。

其优势在于，一方面可以将LLM参数量化成低比特数据，权重会变小。另一方面，权重缩小之后，在计算时传输的数据量也会变小。,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」。,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。,在这个阶段，对大模型唯一要求便是，输出尽可能快。同时，挑战不再是算力挑战，转而为「数据搬运」的挑战。,1、谷歌发布全新Gemma2 2B模型，性能超越GPT-3.5-Turbo与Mixtral-8x7B

对于百亿参数模型，20-30GB显存就够了。然而，若想跑千亿参数，大约需要200-300GB的显存空间。,一位大厂研发人员告诉Tech星球，AI外呼的核心技术有三点，首先是听懂对方在说什么，然后做出正确回应，最后是用声音回复对方。,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%。,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。,这个数据，对于一些搭载GDDR显存的GPU或加速卡，可以说是毫不逊色。

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