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带宽,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。,硅星人也对国内部分开源大语言模型的开源情况进行了统计：

比如，当AI外呼机器人向消费者推荐优惠券时，对方问“有什么”，隐藏的是优惠券可以买到什么。当对方表示自己出差不方便时，他可以告诉消费者离自己最近的城市哪里可以使用。,同时，根据这些信息预测和生成缺失的部分，智能填补图像中的空白区域，将照片进行扩展延伸，呈现出更大的画面范围和更广阔的视野。,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。,据了解，Vidu目前开放了文生视频、图生视频两大核心功能，提供4秒和8秒两种时长选择，分辨率最高达1080P，用户直接使用邮箱注册即可体验，无需申请。

总而言之，在大模型推理的两阶段中，有着截然不同的计算特征，需要在软硬件方面去做协同优化。,这样的优化显著减轻了内存带宽对Yuan2.0-102B模型推理解码效率的限制，从而进一步提升了模型的推理性能。,比如Meta和微软等科技虽将其大语言模型标榜为“开源”，却并未公开底层技术相关的重要信息。而让他们意外的是，资源更少的AI企业和机构的表现更令人称赞。,不仅如此，对于基于擅长大规模并行计算的加速卡设计的AI大模型，通用服务器的处理器与之并不适配。,不过，一位采用过AI外呼机器人的建筑材料企业称，想要机器人完全代替人类是不可能的，因为机器永远不可能像人一样有灵活沟通技巧。机器人的本质是帮助人做前期筛选。非金融行业接通率在40%-60%之间，而金融行业可能只有25%-40%，甚至更低。要实现效率最大化，一般有意向的客户，企业会立马安排人工跟进。

Mistral Large2 的情况类似，在模型权重和 API 方面保持了较高的开放度，但在完整代码和训练数据方面的开放程度较低，采用了一种平衡商业利益和开放性的策略，允许研究使用但对商业使用有所限制。,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。