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从GPT- 3 到BERT以来，开源为大模型生态系统带来了重要的推动力。,算法方面，LC信息的通用服务器可同时支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，以及DeepSpeed等流行开发工具，满足了用户更成熟、易部署、更便捷的开放生态需求。

这里面涉及到三种技术ASR语音识别技术、NLP自然语言处理、TTS语音合成技术。市场上很多人采用人工录音的方式，就是因为没有很好攻克TTS语音合成技术。,LLM输出主要通过KV Catch，逐一生成token，并在每步生成后存储新词块的键值向量。,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。,1、谷歌发布全新Gemma2 2B模型，性能超越GPT-3.5-Turbo与Mixtral-8x7B,成本

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随后，傅盛也发表了他的看法，他认为开源和闭源这两个阵营是彼此共同竞争，共同发展。并对“开源其实是一种智商税”这一观点进行了反驳：“开源大语言模型是免费的，他怎么来的智商税呢，谁在收税？”，“如果今天企业用付费闭源大语言模型，那才叫"智商税"，尤其是收很高的模型授权费、API费用，一年花了数百上千万，最后买回去当个摆设，甚至员工根本用不起来（模型）。”,对于这个需求，前文提到的全链路UPI总线互连技术，完全可以满足（通信带宽高达16GT/s）。,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」。,至于内存带宽不足的问题，则需要在不影响精度的情况下对模型进行「瘦身，也就是量化。,比如，当AI外呼机器人向消费者推荐优惠券时，对方问“有什么”，隐藏的是优惠券可以买到什么。当对方表示自己出差不方便时，他可以告诉消费者离自己最近的城市哪里可以使用。