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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。,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。,若要在单台服务器中,实现千亿参数大模型的推理,包含了2个主要阶段,均对计算能力提出了硬性需求。
他们也对如此多的开源替代方案的出现感到令人欣喜,ChatGPT非常受欢迎,以至于很容易让人们忘记对其训练数据或其他幕后手段一无所知。对于那些希望更好地了解模型或基于构建应用的人来说,这是一个隐患,而开源替代方案使得关键的基础研究成为可能。,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。,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。,李彦宏也强调了两者的区别,模型开源不等于代码开源:“模型开源只能拿到一堆参数,还要再做SFT(监督微调)、安全对齐,即使是拿到对应源代码,也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数,无法做到众人拾柴火焰高,拿到这些东西,并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”,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。
在具体实践的过程中,LC信息的工程师们分别从硬件资源和算法层面入手,攻克了一个个「拦路虎」。,至此,通用算力可支持的AI大模型,参数规模突破了千亿,彻底填补了行业空白,成为了企业拥有AI的新起点。,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。,说到底,大模型的效果好坏依然取决于算力、算法和算据。而这些资源更多掌握在头部企业或者大公司手中。,因为庞大的人口基数和需求,国内确实有诸多场景可以提高效率,比如AI面试、营销等等。朱啸虎称,用LLaMA训练两三个月,至少做到人类Top30水平,马上去掉50%人工销售。
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。,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。
对于千亿参数模型来说,大量的参数和数据输入,需要在强大计算单元中处理。对此,它需要支持向量化指令集、矩阵计算指令集,来实现大量的矩阵乘法和张量运算。,一台AI机器人一天能打出去多少电话,取决于线路资源。一位AI外呼机器人企业的销售告诉Tech星球,和城市交通系统一样,AI外呼也有高峰期,一般都是早上9点到11点半,下午2点到5点左右。,在大部分AI应用苦于获客成本高昂、技术投入巨大,变现场景困难的当下,有大模型加持的AI外呼,几乎已经入侵到每个人的日常生活,尤其在618、双11这样的大促节点普。
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