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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37亿牛宝体育APP下载,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:封浩彬)

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    • 钟芬鸣📨LV3六年级
      2楼
      我为家乡代言丨春节自驾游爆火 万宁美景美湾“出圈”🚾
      2024/06/03   来自张家界
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    • 💨殷璐坚LV2大学四年级
      3楼
      港府多名官员参加逾百人生日会 政府大楼连夜全面消毒🛥
      2024/06/03   来自仙桃
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    • 平泰翠🦋LV0幼儿园
      4楼
      鞋子搭不对全身都白费🎀
      2024/06/03   来自本溪
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    • 唐凝榕LV9大学三年级
      5楼
      亚太诸国防疫措施分化 美机构吁为教师强制接种|大流行手记(8月9日)🌍
      2024/06/03   来自寿光
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    • 单于弘瑗🔡⛸LV9大学三年级
      6楼
      筑牢人民防线 守护国家安全🐇
      2024/06/03   来自廊坊
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    • 宁策士LV8大学四年级
      7楼
      我国AI核心产业规模超5000亿元 智能经济未来可期🛡
      2024/06/03   来自思茅
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