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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。,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。,LLM输出主要通过KV Catch，逐一生成token，并在每步生成后存储新词块的键值向量。,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）。”

最终，这种协同并行工作，直接让计算效率提升了4倍!,被低估的通用服务器,预填充阶段生成的大量KV Cache，需要从显存/内存，搬运到计算单元中（工作量非常大）,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。

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。,通常来说，通用服务器会将先将模型的权重传给一个CPU，然后再由它去串联其他CPU，实现权重数据的传输。,至于内存带宽不足的问题，则需要在不影响精度的情况下对模型进行「瘦身，也就是量化。,一边是Meta在Llama 3. 1 发布后表示：“现在，我们正在迎来一个开源引领的新时代。”另一边是Sam Altman在《华盛顿邮报》撰文，直接把开源闭源的矛盾上升到国家和意识形态层面。,阿里巴巴国际数字商业集团计划推出创新的人工智能对话式采购引擎，旨在革新B2B电子商务的采购体验，特别服务中小企业。引擎整合多个电商平台，通过AI技术解析自然语言，提供精准采购需求转化。具备强大数据分析能力，预测采购趋势，个性化建议助企业智能决策。

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!,这样的优化显著减轻了内存带宽对Yuan2.0-102B模型推理解码效率的限制，从而进一步提升了模型的推理性能。,这也导致，在上一轮AI热潮中，不少以AI外呼为主营业务的创业公司拿到了融资，但这一轮并不多。服务了OPPO、小红书、滴滴出行等多家大厂的智能客服领域的佼佼者智齿科技，上一轮融资发生在2022年。,根据性能分析结果，可以清晰地看到模型中不同部分的计算时间分布——

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。,但消费者并不买账——几乎很少有人能平静地接完一通AI外呼电话。

内存方面，可以说是通用服务器的最大优势了。,一边是Meta在Llama 3. 1 发布后表示：“现在，我们正在迎来一个开源引领的新时代。”另一边是Sam Altman在《华盛顿邮报》撰文，直接把开源闭源的矛盾上升到国家和意识形态层面。,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。,最近一段时间开源大模型市场非常热闹，先是苹果开源了 70 亿参数小模型DCLM，然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large2 相继开源，在多项基准测试中Llama 3. 1 超过了闭源SOTA模型。