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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。,再给它上一道推理题——船边挂着软梯,离海面2米,海水每小时涨半米,几小时海水能淹没软梯?
原因很明显:后者虽然拥有高通用性和高性能的计算核心,但并没有并行工作的环境。,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。
这一声明发生在OpenAI发布SearchGPT搜索引擎原型之后,该原型旨在提供一种新的在线搜索信息方式,直接与市场上现有的搜索引擎竞争。,方式(1)用户选择某张或一些照片,后台将这些照片进行AI风格化处理,并生成壁纸,每日更换。,不过开源派和闭源派之间的争论并没有停下来的迹象。,微软在FORM 10-K文件中明确指出,OpenAI是其在人工智能产品、搜索引擎和新闻广告领域的竞争对手。,这项研究的一个重要背景是欧盟的人工智能法案,该法案生效时,对归类为开放的模型实施较宽松的监管,因此关于开源的定义可能会变得更加重要。
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。,OpenAI的发言人对此表示,两家公司之间的关系并未发生变化,双方在建立合作伙伴关系时已经考虑到可能的竞争,并强调微软仍是OpenAI的良好合作伙伴。,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%。,在这场AI争霸赛中,各大科技公司们卯足劲加大对GPU的投资,似乎在暗示着拥有更多、更强大的GPU,就能让自己立于不败之地。,Pytorch之父表示,技术报告中暗藏了很多基础设施的有趣细节,包括如何并行化,如何让系统更可靠等等
说到大模型最成功的应用,你首先想到的可能是对话式机器人Kimi、豆包、文心一言等等,这些月活数百万尚无法盈利,甚至无法准备回答“9.11和9.8哪个更大”的明星产品。,这是模型参数本身所占内存空间的2-3倍。,然而,大语言模型的开放性并非简单的二元特性。基于Transformer的系统架构及其训练过程极为复杂,难以简单归类为开放或封闭。开源大模型并非一个简单的标签,更像一个光谱,从完全开源到部分开源,程度各异。,尽管微软是OpenAI的最大投资者,已向其注资约130亿美元,约合人民币939.17亿元,并作为其独家云服务提供商,但两家公司在AI产品和搜索引擎领域的竞争态势日益明显。,最近,LC信息的研发工程师,仅靠4颗CPU,就让千亿参数的「源2.0」在通用服务器上跑起来了!
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大模型的发展展现了AI技术的巨大潜力,从开源到闭源的不同模式为技术创新提供了多样化的路径,随着技术的进步和应用的拓展,开放与封闭的界限将越来越模糊,共同推动人工智能领域的繁荣发展!
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