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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,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鬼谷子神算04988,创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术鬼谷子神算04988,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。

⛭(撰稿:童言斌)

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    • 唐嘉姬🌵LV7六年级
      2楼
      防控加码 广州对入境人员实行“14+7+7”隔离管理🌲
      2024/06/04   来自胶州
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    • 🆎扶瑗之LV0大学四年级
      3楼
      高质量发展调研行|上海:创新全链条赋能产业发展📏
      2024/06/04   来自湘潭
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    • 陈凡淑🍩LV6幼儿园
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      目标4100点!外资力挺A股!当前是入市的好时机🚔
      2024/06/04   来自益阳
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    • 冉涛莉LV9大学三年级
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      于沛:新时代中国史学的新使命和新作为🙍
      2024/06/04   来自义乌
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    • 温璧柔♚😠LV0大学三年级
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      陈行之:在哲学上这是一个没有偶像的时代🆓
      2024/06/04   来自芜湖
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    • 胡琳琳LV6大学四年级
      7楼
      云南省审计厅原党组书记、厅长刘明接受纪律审查和监察调查✌
      2024/06/04   来自马鞍山
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