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，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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489寇萍亚l
管好电动自行车需“全链条”发力（人民时评）➮🗨
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8347景娴威747
日元对美元汇率创34年来最低✟🐥
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55单仁庆mp
检察机关依法分别对赵晓东、刘卫华决定逮捕🚩🙅
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186****8676 回复 159****5752：尚雯婕去隔壁歌手吧❗