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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,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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920潘洋政w
埃里森向派拉蒙提出的最新报价是每股15美元🤘➑
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187****7057 回复 184****2577:天箭科技:近期公司经营情况及内外部经营环境未发生重大变化🎏来自沭阳
157****7396:按最下面的历史版本⚆🤷来自济源
7683曲锦芳226
张国华当选河北省政协主席🖍🌾
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158****1844 回复 666🏳:今年1-4月河北省金融顾问团共为开发区各类企业投放贷款83.4亿元🕢来自靖江
559卞羽茗nc
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