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对大模型推理成本的优化,可通过很多技术手段实现。首先是模型本身,模型结构、训练方法都可以持续改进BB电子官网官方网站,包括业界很关注的MoE(混合专家模型),就是优化推理成本很好的解决方案。其次是工程上的优化。大模型的调用量越大,优化推理成本的空间也越大。以前的模型都是单机推理,大模型用的是分布式推理。所以如果能把各种各样底层算力用得更好,推理成本就会大大降低。

从浪潮信息发布的“源2.0-M32”开源大模型来看,其基于“源2.0”系列大模型已有工作基础,创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术,构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE),并大幅提升了模型算力效率,模型运行时激活参数为37亿,在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。

❶(撰稿:姬林诚)

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    • 何媛艺🈳LV4六年级
      2楼
      脑子里要有个“紧箍咒”(金台潮声)🙀
      2024/06/03   来自通化
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    • 💊扶世民LV4大学四年级
      3楼
      耗时11年台军完成F-16升级 真能挑战大陆歼20?🥫
      2024/06/03   来自赣州
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    • 雷风风🛎LV9幼儿园
      4楼
      国内怎么退、谁负责?未成年人网游退费标准征求意见出炉🔟
      2024/06/03   来自平湖
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    • 储菊才LV1大学三年级
      5楼
      条码支付互联互通持续推进,如何更好便利扫码消费?✱
      2024/06/03   来自恩施
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    • 范苑毅🌳🌏LV1大学三年级
      6楼
      第95分钟丢球,1-1,中国女足遭亚洲第3绝平,外籍主帅无缘开门红🎄
      2024/06/03   来自石家庄
      5回复
    • 戴梅秀LV6大学四年级
      7楼
      国内三部门发布!事关数字基础设施、人工智能……⬜
      2024/06/03   来自诸暨
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