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NF4量化,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。,仅仅依靠硬件创新,是远远不够的,CPU很难进行大模型算法的大规模并行计算。,最近LLaMA3 和Mistral Large2 的发布引起了广泛关注。在模型在开放性方面,LLaMA3 公开了模型权重,用户可以访问和使用这些预训练和指令微调后的模型权重,此外Meta还提供了一些基础代码,用于模型的预训练和指令微调,但并未提供完整的训练代码,LLaMA 3 的训练数据也并未公开。不过这次LMeta带来了关于LLaMA 3.1 405B 的一份 93 页的技术报告。
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。,过去一年,大语言模型的数量大幅增加,许多都声称是开源的,但它们真的有多开放呢?,允许任意两个CPU之间直接进行数据传输,减少了通信延迟,大语言模型的开源和软件开源在理念上是相似的,都是基于开放、共享和协作,鼓励社区共同参与开发和改进,推动技术进步并提高透明性。,成本
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。,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。,在前段时间的世界人工智能大会上,李彦宏直言“开源其实是一种智商税”,因为闭源模型明明性能强,推理成本更低,再次引发讨论。,一位AI外呼机器人行业从业者称,一开始很少有企业能赚钱,电话打得多,才能赚钱。每天打几千万通AI外呼电话就赚钱了,比如外卖到了,快递到了,电商活动来了。但现实是,很多企业一天能有几十万个电话就已经算是非常不错的。,要求创作者主动添加关于AIGC的内容标识,这其实也是内容平台面对AIGC浪潮时的权宜之计。因为OpenAI、Meta、谷歌、百度、腾讯等巨头打造的生成式人工智能能力超出了预期,这里的超预期不是指相关厂商打造了拥有与人类智能相媲美的人工智能系统,而是AI生成的内容进化速度太快。
目前主流的AI芯片,显存通常只有几十GB,显然放不下这么大的模型。(目前最强的AI芯片也没还没达到200GB),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%。,AI外呼真的有用吗,当前业界LLM的网络架构,已从GPT逐渐走向MoE。通向AGI的大模型参数规模,只会呈指数级增长。
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