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虽然目前还搞不定模型的大规模训练，但通用服务器在推理任务上，却意外有着不小的优势。,用4颗CPU，撬动千亿参数大模型,显存,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。,为了帮助用户区分虚拟与真实，微信公众号、抖音、快手、知乎等一众内容平台开始要求创作者主动添加“内容由AI生成”这样的声明。然而对于AI创作声明，网络上一直就有使用该声明后会被平台限流的说法。为此，日前快手方面站出来给创作者吃下了一颗定心丸，并表示添加AIGC内容“作者声明”不会影响作品的流量，除非内容违反了国家法律或平台规则。

他们也对如此多的开源替代方案的出现感到令人欣喜，ChatGPT非常受欢迎，以至于很容易让人们忘记对其训练数据或其他幕后手段一无所知。对于那些希望更好地了解模型或基于构建应用的人来说，这是一个隐患，而开源替代方案使得关键的基础研究成为可能。,而商业公司则利用其资源优势，开发出更为强大的模型，并通过适当的开源策略在竞争中获得优势。,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。,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。

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。,这个特点，恰恰非常适合呈现近似正态分布的LLM权重。

使用方法也很简单，打开照片-选择编辑-AI修图-扩图即可。,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。,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。,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。