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由于可以通过调整标准差来适配量化数据类型的范围，NF4相较于传统的4位整数或4位浮点数量化，可以获得更高的精度。,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。,结果显示，项目间差异显著，根据这个排行榜，Allen Institute for AI的OLMo是最开放的开源模型，其次是BigScience的BloomZ，两者都是由非营利组织开发。,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。

这是模型参数本身所占内存空间的2-3倍。,有时，这一输入可能是几个字，也可能是几千个字，或者是一本著作。,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,在国内，诸如京东这样的企业早就开始积累。比如，京东自研的言犀大模型不仅用于自身旗下的京东生鲜、京东自营等产品，还向外输出。今年1月，伊利发布碳酸乳饮新品“乳汽PET”时，就采用了言犀定制了明星代言人“时代少年团”的声音。

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。,从GPT- 3 到BERT以来，开源为大模型生态系统带来了重要的推动力。,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。

这是在NF4量化基础上，进行了二次量化。,1、谷歌发布全新Gemma2 2B模型，性能超越GPT-3.5-Turbo与Mixtral-8x7B,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。,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。,总而言之，在大模型推理的两阶段中，有着截然不同的计算特征，需要在软硬件方面去做协同优化。

图注:AI外呼企业的后台系统截图。,为了帮助用户区分虚拟与真实，微信公众号、抖音、快手、知乎等一众内容平台开始要求创作者主动添加“内容由AI生成”这样的声明。然而对于AI创作声明，网络上一直就有使用该声明后会被平台限流的说法。为此，日前快手方面站出来给创作者吃下了一颗定心丸，并表示添加AIGC内容“作者声明”不会影响作品的流量，除非内容违反了国家法律或平台规则。,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。

依据三维仿真结果，他们调整了过孔排列方式，将信号串扰降低到-60dB以下，较上一代降低了50%。,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。