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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To B领域,几乎没有比AI外呼更能明显看到落地效果的场景了。大模型似乎可以给服务行业带来效率革命——在月薪2000元的员工一天只能打出去上百个电话的同时,它能让业绩翻倍,甚至10倍,而且更便宜。,LLM输出主要通过KV Catch,逐一生成token,并在每步生成后存储新词块的键值向量。,如何解题?用算法创新,这意味着,闭源/开源主流模型的尺寸只会越来越大,千亿参数,甚至万亿参数模型将会成为主流。
其次,是解码阶段,即在问题全部输入之后,模型开始输出结果的阶段。,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)
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。,6.截图摘要:通过OCR识别实现截图内容识别通过AI大模型自动生成图片内容总结摘要。
在国内,诸如京东这样的企业早就开始积累。比如,京东自研的言犀大模型不仅用于自身旗下的京东生鲜、京东自营等产品,还向外输出。今年1月,伊利发布碳酸乳饮新品“乳汽PET”时,就采用了言犀定制了明星代言人“时代少年团”的声音。,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。,AI外呼是典型的SAAS服务,一些企业可能需要定制话术、对话流程、知识库、机器人训练等。这些环节拆开收费,几千到几万不等。但事实上,很多时候他们系统不会单独收费,只会按照对话时长收费。
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