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张量并行,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。,针对以上难题，LC信息提出了「张量并行」（Tensor Parallel）和「NF4量化」两项技术创新，成功实现了千亿大模型Yuan2.0-102B的实时推理。,要求创作者主动添加关于AIGC的内容标识，这其实也是内容平台面对AIGC浪潮时的权宜之计。因为OpenAI、Meta、谷歌、百度、腾讯等巨头打造的生成式人工智能能力超出了预期，这里的超预期不是指相关厂商打造了拥有与人类智能相媲美的人工智能系统，而是AI生成的内容进化速度太快。,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」。

谷歌推出了性能卓越的Gemma2 2B模型，拥有20亿参数，在多种硬件环境下表现优异。配备了ShieldGemma安全分类器和Gemma Scope工具，助力研究人员进行内容过滤与决策分析。在激烈竞争中取得重要突破，展现出对AI技术发展的持续努力。,1、谷歌发布全新Gemma2 2B模型，性能超越GPT-3.5-Turbo与Mixtral-8x7B,第一阶段的计算需求有多大，主要取决于我们输入的长度。

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。,拯救废片神器！华为Pura 70标准版AI扩图预计8月底前上线,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。

大语言模型的全流程开源包括将模型开发的整个过程，从数据收集、模型设计、训练到部署，所有环节都公开透明。这种做法不仅包括数据集的公开和模型架构的开放，还涵盖了训练过程的代码共享和预训练模型权重的发布。,从表中我们可以看到，和海外的情况类似，开源较为彻底的模型基本是由研究机构主导，这主要是因为研究机构的目标是推动科研进步和行业发展，更倾向于开放其研究成果。,不过开源派和闭源派之间的争论并没有停下来的迹象。,所谓通用，就是让大家都用上,这一系列动作表明，微软在人工智能领域的战略布局正逐步展开，而与OpenAI的关系也从单一的投资与合作转变为更为复杂的竞争与合作关系。

但忙碌的打工人接到AI外呼电话的第一反应往往是烦躁，之后就会拉黑该号码。一位AI外呼行业人士告诉Tech星球，如果想要不被骚扰，可以直接去投诉某个号段。一个号段被投诉了，就需要马上启用另外的号段，也就是线路资源。,这是模型参数本身所占内存空间的2-3倍。,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。

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。,在To B领域，几乎没有比AI外呼更能明显看到落地效果的场景了。大模型似乎可以给服务行业带来效率革命——在月薪2000元的员工一天只能打出去上百个电话的同时，它能让业绩翻倍，甚至10倍，而且更便宜。,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。,9.心情手帐：根据用户照片的信息，自动生成相应的每日日记，并AI生成相应的题目和记录等。,去年11月，OpenAI董事会曾短暂罢免CEO山姆奥特曼，而微软CEO萨蒂亚纳德拉对此并不知情。