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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。,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。,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。,大部分AI外呼系统都需要接通才能扣费,但他们并不能保证接通率,为了保证效果,很多企业会承诺客户,他们会多次拨打意向名单中的电话。一位AI外呼公司销售称,接通率更多的和企业提供的数据精准度有关,现在AI的接通率和人工差不多。,据Tech星球了解,现在AI外呼行业的平均水平,一台机器人一天可以拨打800-1200个电话。这相当于3-5个人的工作量。如果按照费用来算,以一个电话一分钟计算,1200个电话,最多花费180元。显然,比人要便宜得多。
“开源”一词源自软件领域,指在软件开发过程中公开其源代码,允许任何人查看、修改和分发。开源软件的开发通常遵循互惠合作和同侪生产的原则,促进了生产模块、通信管道和交互社区的改进,典型代表包括Linux,Mozilla Firefox。,最近一段时间开源大模型市场非常热闹,先是苹果开源了 70 亿参数小模型DCLM,然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large2 相继开源,在多项基准测试中Llama 3. 1 超过了闭源SOTA模型。,通过嵌套量化,模型的每个权重参数最终仅占用4字节的内存空间,比原始FP32节省了大量的内存占用空间。,它包含了两部分「数据搬运」:
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