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对于一个千亿参数的LLM，若以每64个参数作为一个量化块（block size=64）来计算，仅存储scale参数就需要额外的6GB内存:(100B ÷64) ×4=6GB。,荷兰拉德堡德大学的人工智能研究学者Andreas Liesenfeld和计算语言学家Mark Dingemanse也发现，虽然“开源”一词被广泛使用，但许多模型最多只是“开放权重”，关于系统构建的其他大多数方面都隐藏了起来。,研究人员表示，创新的唯一途径是通过调整模型，为此需要足够的信息来构建自己的版本。不仅如此，模型还必须接受审查，例如，一个模型在大量测试样本上进行了训练，那么它通过特定测试可能并不算一项成就。,这场争论的核心涉及到技术发展的方向和模式，反映了不同利益相关者的观点和立场，在我们谈论大语言模型的开源和闭源之前，需要厘清先“开源”和“闭源”这两个基本概念。

到这里，LC信息就成功交卷了!,具体如下：,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。,当代互联网人的一大烦恼，莫过于被不知道什么缘由而来的业务推销电话骚扰。而且，似乎手动拦截却永远也截不完，你想发脾气，但对方继续心平气和地讲述。,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。

如何解题?用算法创新,虽然目前还搞不定模型的大规模训练，但通用服务器在推理任务上，却意外有着不小的优势。,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。,由于可以通过调整标准差来适配量化数据类型的范围，NF4相较于传统的4位整数或4位浮点数量化，可以获得更高的精度。,开源和闭源模型的关系或许可以类比于软件行业中开源和闭源软件的共存。

但这只是理想情况，现实中，AI外呼带来的客户转化并不理想。不止一位商家Tech星球，市面上很多便宜的买的都是源代码做的贴牌，根本不具备研发实力，他们很多语音技术都是对接的科大讯飞，不够灵活。,开源模型促进了技术的广泛传播和创新，为研究者和企业提供了更多可能性，而闭源模型则推动着整个行业的标准的提升。两者的良性竞争激发了持续改进的动力，也为用户提供了多样化的选择。,通信方面，全链路UPI（Ultra Path Interconnect）总线互连的设计，则实现了CPU之间高效的数据传输:,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。,2.惊喜壁纸二期：用户可将随手画的作品存入手机相册，打开-快应用惊喜壁纸助手-随手绘壁纸生成器，通过导入相册的随手绘，即可基于AI大模型生成风格化的壁纸。

但这只是理想情况，现实中，AI外呼带来的客户转化并不理想。不止一位商家Tech星球，市面上很多便宜的买的都是源代码做的贴牌，根本不具备研发实力，他们很多语音技术都是对接的科大讯飞，不够灵活。,图注:AI外呼企业的后台系统截图。,团队通过将这些scale参数量化到8位浮点数（FP8），显著减少了所需的存储空间。

2.惊喜壁纸二期：用户可将随手画的作品存入手机相册，打开-快应用惊喜壁纸助手-随手绘壁纸生成器，通过导入相册的随手绘，即可基于AI大模型生成风格化的壁纸。,对于百亿参数模型，20-30GB显存就够了。然而，若想跑千亿参数，大约需要200-300GB的显存空间。