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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,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DAFA大发手机版,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。
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534满强育w
最新动态:俄防长说俄军将大规模调整 乌德总统会晤讨论军援等问题🐣➜
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将在地方选举中取胜 武契奇举杯庆祝🤼🚍
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158****7771 回复 666🔋:备零钱 学外语 北京入境消费友好型商圈什么样🔲来自曲靖
79雍启荣bb
香港特区政府:要确保“一国两制”实践行稳致远必须始终坚持“爱国者治港”✷🔪
2024/06/03 不推荐
詹健丽xw:要点来了!国防部长董军在第21届香格里拉对话会上作大会发言🤣
186****3953 回复 159****3350:抓住学习重点 务求取得实效(党纪学习教育)♒