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AI生成的内容开始填充互联网世界，如今已是不可逆转的大势。在无数科技巨头的海量资源浇灌下，愈发强大的生成式人工智能（AIGC）早已开始大规模产出文字、图片、音频，乃至视频。“每天2小时，用AI批量生成文章内容，一年躺赚六位数”，类似的言论在互联网上随处可见，AI技术介入内容创作也已蔚然成风。,用4颗CPU，撬动千亿参数大模型,首先，是预填充阶段，也叫做前向传播阶段。

“开源”一词源自软件领域，指在软件开发过程中公开其源代码，允许任何人查看、修改和分发。开源软件的开发通常遵循互惠合作和同侪生产的原则，促进了生产模块、通信管道和交互社区的改进，典型代表包括Linux，Mozilla Firefox。,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。,在金融行业、医院门诊部，企业的IT部门，从业者都发现了这一点:传统行业的算力基础设施，已经不够用了!,类似于GPU的Tensor core，AMX高级矩阵扩展可以将低精度的计算做加速，编成指令集给CPU的核，利用专用的核做加速。,更不应以“道德绑架”的方式要求全面开源，因为这涉及大量技术、资源和安全考量，需要平衡开放与安全、创新与责任。正如科技领域的其他方面一样，多元化的贡献方式才能构建一个更丰富的技术生态系统。

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李彦宏也强调了两者的区别，模型开源不等于代码开源：“模型开源只能拿到一堆参数，还要再做SFT（监督微调）、安全对齐，即使是拿到对应源代码，也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数，无法做到众人拾柴火焰高，拿到这些东西，并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”,因为NF4量化后会产生大量的scale参数，如果使用32位浮点数（FP32）存储，会占用大量内存。