1、让任何用户在无需AI插件第三方神器的情况下就能够完成在微扑克系统规律下的调试。
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5.童话创作:在提示框输入关键字,即可通过A1大模型生成精彩的童话故事,并且支持小爱音频朗读播放。,AI生成的内容开始填充互联网世界,如今已是不可逆转的大势。在无数科技巨头的海量资源浇灌下,愈发强大的生成式人工智能(AIGC)早已开始大规模产出文字、图片、音频,乃至视频。“每天2小时,用AI批量生成文章内容,一年躺赚六位数”,类似的言论在互联网上随处可见,AI技术介入内容创作也已蔚然成风。
最近,LC信息的研发工程师,仅靠4颗CPU,就让千亿参数的「源2.0」在通用服务器上跑起来了!,随后,傅盛也发表了他的看法,他认为开源和闭源这两个阵营是彼此共同竞争,共同发展。并对“开源其实是一种智商税”这一观点进行了反驳:“开源大语言模型是免费的,他怎么来的智商税呢,谁在收税?”,“如果今天企业用付费闭源大语言模型,那才叫"智商税",尤其是收很高的模型授权费、API费用,一年花了数百上千万,最后买回去当个摆设,甚至员工根本用不起来(模型)。”,算力方面,目前领先的服务器CPU都已经具备了AI加速功能。,NF4量化方法可将Yuan2.0-102B的尺寸压缩到原来的1/4,模型参数本身的搬运
无论是金融防欺诈、财务数据分析、企业CRM营销洞察、医疗智能诊断、个性化诊疗方案、教育培训等等,都将见证AI的广泛应用。,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。,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。,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。,而商业公司则利用其资源优势,开发出更为强大的模型,并通过适当的开源策略在竞争中获得优势。
另一方面,想要把Llama3.1405B跑起来,还得搭配2台8×H100的DGX工作站才行——即1280GB的显存。,如何解题?用算法创新,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。,首先,是预填充阶段,也叫做前向传播阶段。,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。
首先,是预填充阶段,也叫做前向传播阶段。,原因很明显:后者虽然拥有高通用性和高性能的计算核心,但并没有并行工作的环境。,张量并行,图片,如今,千亿参数大模型,是千行百业智能涌现的关键。而通用算力能否运行千亿参数大模型,正是衡量其能否支撑千行百业智能涌现的关键。
熟悉模型的训练和推理的朋友都知道,这些事情一点都不奇怪。,开源大模型的出现显著降低了开发的门槛,开发者和中小企业能够利用这些先进的AI技术,而不必从零开始构建模型,从而节省了大量的时间和资源。这使得更多创新项目和产品得以快速落地,推动了整个行业的发展。开发者们在开源平台上积极分享优化方法和应用案例,也促进了技术成熟和应用。,1.惊喜壁纸: