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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开元手游,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。

📃(撰稿:宁鸿有)

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    • 舒裕芬🤝LV5六年级
      2楼
      九号公司:保障电动自行车安全,就是助力行业长期可持续发展⛏
      2024/06/03   来自日照
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    • 🤒秦山菡LV2大学四年级
      3楼
      人民日报社2023年度新闻记者证核验人员名单公示🈹
      2024/06/03   来自潞西
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    • 杜芬桦♄LV2幼儿园
      4楼
      日本第一男公关晒与梅西合影🌟
      2024/06/03   来自德州
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    • 房功婉LV1大学三年级
      5楼
      人民网三评“指尖上的形式主义”之二:铃声缘何成了“紧箍咒”➦
      2024/06/03   来自衡水
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    • 欧彩娅💁⏫LV1大学三年级
      6楼
      我爱我家:通过乡村振兴与社区友好架起公益桥梁✖
      2024/06/03   来自景德镇
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    • 华颖娅LV7大学四年级
      7楼
      【境内疫情观察】全国连续3日无新增本土病例(2月9日)🀄
      2024/06/03   来自商洛
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