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模型参数本身的搬运,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。,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。

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？,提供了高传输速率，高达16GT/s（Giga Transfers per second）,这是模型参数本身所占内存空间的2-3倍。,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。

用开源模型训练两三月就开始商业化，这并不具备很高的护城河，也就导致了AI外呼鱼龙混杂。市面上的AI外呼机器人很多是创业公司，他们未必有足够的资金实力去研发大模型。,注意，在整个推理过程中，计算时间占比达到了80%!

线性层运行时间占比50%，卷积运行时间占比20%，聚合通信时间占比20%，其它计算占比10%。,千亿参数AI的模型的部署，从此有了性能更强、成本更经济的选择;AI大模型应用，可以和云、大数据、数据库，实现更紧密的融合。