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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。,用通用服务器运行千亿参数大模型，可谓是前无古人，这一领域的积累完全是空白，没有任何经验可借鉴。,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。

但仅靠硬件远远不够,对于缺乏相关经验和资金的公司来说，该怎么办?

开源是一种软件开发模式，基于开放、共享和协作，鼓励大家共同参与软件的开发和改进，推动技术的不断进步和广泛应用。,整数或浮点数量化方法的数据间隔通常是平均分布或指数分布的,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。,如果按照BF16精度计算，想要让千亿大模型的运行时延小于100ms，内存和计算单元之间的通信带宽，就至少要达到2TB/s以上。,该研究团队分析了一系列热门“开源”大语言模型项目，从代码、数据、权重、API到文档等多个方面评估其实际开放程度。研究还将OpenAI的ChatGPT作为闭源的参考点，凸显了“开源”项目的真实状况。

最终，这种协同并行工作，直接让计算效率提升了4倍!,这项研究的一个重要背景是欧盟的人工智能法案，该法案生效时，对归类为开放的模型实施较宽松的监管，因此关于开源的定义可能会变得更加重要。,为了进一步压缩模型的权重参数，团队还采用了嵌套量化（Double Quant）技术。,选择闭源开发的软件更有可能成为一个稳定、专注的产品，但是闭源软件通常需要花钱，且如果它有任何错误或缺少功能，只能等待开放商来解决问题。

大鱼吃小鱼，小公司因为实力不足最终会被吞噬。,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。,尽管奥特曼迅速复职，微软却放弃了OpenAI给予的无投票权的董事会席位。,其优势在于，一方面可以将LLM参数量化成低比特数据，权重会变小。另一方面，权重缩小之后，在计算时传输的数据量也会变小。

带宽,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。,所谓通用，就是让大家都用上