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当前业界LLM的网络架构，已从GPT逐渐走向MoE。通向AGI的大模型参数规模，只会呈指数级增长。,在这个阶段，对大模型唯一要求便是，输出尽可能快。同时，挑战不再是算力挑战，转而为「数据搬运」的挑战。,被低估的通用服务器,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。

大语言模型的开源是一项复杂而细致的工作，并非所有模型都必须开源。,图注:AI外呼企业的后台系统截图。,但仅靠硬件远远不够,欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。,就拿稳定性来说，在Llama3.1训练的54天里，Meta的1.6万块H100集群总共遇到了419次意外中断，相当于平均每3小时发生一次。

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」。,对于4路服务器来说，只需给每颗CPU插上8根32GB内存，就能轻松达到1TB。插满之后甚至可以扩展到16TB，最大可支持万亿参数的模型。,算法方面，LC信息的通用服务器可同时支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，以及DeepSpeed等流行开发工具，满足了用户更成熟、易部署、更便捷的开放生态需求。,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。,对于这个需求，前文提到的全链路UPI总线互连技术，完全可以满足（通信带宽高达16GT/s）。

因此，千亿大模型的实时推理，服务器需要具备较高的计算能力，以及较高的存储单元到计算单元的数据搬运效率。,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。,因为NF4量化后会产生大量的scale参数，如果使用32位浮点数（FP32）存储，会占用大量内存。

并且，通过DOE矩阵式有源仿真，找到了通道所有corner的组合最优解，让算力性能可以得到充分发挥。,提供了高传输速率，高达16GT/s（Giga Transfers per second）,论文称，Meta的Llama以及Google DeepMind的Gemma 虽然自称开源或开放，但实际上只是开放权重，外部研究人员可以访问和使用预训练模型，但无法检查或定制模型，也不知道模型如何针对特定任务进行微调。,马斯克旗下的xAI公司并未考虑收购Character.AI，这一举动是为了进一步测试和开发自家的Grok聊天机器人。Character.AI由谷歌员工创立，提供设计个性化聊天机器人和AI助手的平台，吸引了大量年轻用户。,“一般有这种水平的，往往都会选择自研，内部研发还能向外输出，比如一些美团，京东等，其实，只有政府行业和金融行业才会赚钱，其他没什么搞头”，上述人补充道。

对方可能向你推销秦皇岛的独栋别墅，也可能向刚刚大学毕业的你推荐7-8岁孩子的编程课，还可能是办理低息贷款，或者是保险理财产品……,通过公开其架构和训练方法，研究人员和开发者可以在这些基础上进行进一步的探索和改进，催生出更多前沿的技术和应用。,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。