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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。首先是模型本身尊彩绘CON，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”技术尊彩绘CON，构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE)尊彩绘CON，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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男子给朋友拍商铺照片，女子误闯入镜头却还诬陷其偷拍，太过离谱💒🀄
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253易安健sa
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杜致元em：嫦娥六号月背挖土，能给全球探月带来什么|新京报专栏✪
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