2024新发明！德扑之星透视辅助软件怎么玩(原来是真的有挂的)-哔哩哔哩

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。”,3.待读清单：针对不同场景的信息来源，如一方应用(小米浏览器/负一屏...)/三方应用(微信/飞书/头条/知乎等)里的文章链接，通过系统侧边栏实现一键收集，在后台自动进行分析、摘要生成并呈现在统一入口:待读清单内，便于用户随时进去快速查阅。,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%。,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。,通过嵌套量化，模型的每个权重参数最终仅占用4字节的内存空间，比原始FP32节省了大量的内存占用空间。

不过，张量并行对模型参数的切分粒度较细，要求CPU在每次张量计算后都要进行数据同步。,具体如下：,大语言模型的全流程开源包括将模型开发的整个过程，从数据收集、模型设计、训练到部署，所有环节都公开透明。这种做法不仅包括数据集的公开和模型架构的开放，还涵盖了训练过程的代码共享和预训练模型权重的发布。

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。,这一阶段涉及到输入数据的处理、模型参数第一次读取。,LC信息的创举，让互联网、金融、医疗等行业客户可实现高效部署，首次投入就可节约80%以上的建设成本。,所谓张量并行，就先将卷积算子进行张量切分，然后把大模型中的注意力层和前馈层的矩阵计算权重，分别输入到多个处理器的内存中。,不仅如此，对于基于擅长大规模并行计算的加速卡设计的AI大模型，通用服务器的处理器与之并不适配。

谷歌表示，该公司在描述模型时“在语言上非常精确”，他们将Gemma称为开放而非开源。“现有的开源概念并不总能直接应用于 AI 系统，”,GPU不行，那就从CPU入手。,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。,传统上，GPU因其具备优越的并行处理能力，一举成为了AI训练和推理的首选。,LC信息，究竟是怎么做到的?