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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。,如果按照BF16精度计算,想要让千亿大模型的运行时延小于100ms,内存和计算单元之间的通信带宽,就至少要达到2TB/s以上。,在具体实践的过程中,LC信息的工程师们分别从硬件资源和算法层面入手,攻克了一个个「拦路虎」。,仅仅依靠硬件创新,是远远不够的,CPU很难进行大模型算法的大规模并行计算。,这些搬运对大模型的计算和推理速度,起到了一个决定性的作用。数据搬运很快,LLM吐字的速度也会快。
他们背后需要强大的技术实力支撑,但离变现遥遥无期。4个月前,因为对AIGC(人工智能生成内容)未来发展的不够乐观,金沙江创投主管合伙人朱啸虎的观点被推上了热搜。在他看来,中国的AIGC机会第一波爆发在企业服务,业务起来快,能马上提高生产力。更重要的是,但经历过上一轮AI热潮的暴击,越来越多的人成为了市场信仰派,他们收紧了钱包。,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。,据Tech星球了解,现在AI外呼行业的平均水平,一台机器人一天可以拨打800-1200个电话。这相当于3-5个人的工作量。如果按照费用来算,以一个电话一分钟计算,1200个电话,最多花费180元。显然,比人要便宜得多。,方式(2)如果用户没有选择则根据用户的地理信息等自动生成AI风格照片,并设为壁纸,每日更换。,同时,根据这些信息预测和生成缺失的部分,智能填补图像中的空白区域,将照片进行扩展延伸,呈现出更大的画面范围和更广阔的视野。
这是在NF4量化基础上,进行了二次量化。,如果投诉过多,一个号段就会被运营商标记为骚扰电话。这时候,AI外呼企业往往每隔一段时间就会清除标记。,预填充阶段生成的大量KV Cache,需要从显存/内存,搬运到计算单元中(工作量非常大)
文章评论
该文本主要介绍了AI技术在不同领域的应用和发展现状,包括辅助游戏、计算和推理等方面,评论如下:
随着科技的进步与发展, AI技术正逐步改变我们的生活与工作方式并带来诸多便利与创新应用机会挑战并存时代需我们共同探索前行!
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