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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37亿江南真人,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:巩楠嘉)

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    • 惠伊彦💁LV1六年级
      2楼
      国际观察|美联储维持高利率或拖累世界经济🐣
      2024/06/05   来自景洪
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    • 📪何眉坚LV9大学四年级
      3楼
      儿童游乐园关闭潮,问题是定价太便宜还是太贵🙃
      2024/06/05   来自白城
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    • 蒲霞毅🔥LV4幼儿园
      4楼
      崔建春被任命为外交部驻香港特别行政区特派员公署特派员⚵
      2024/06/05   来自鄂尔多斯
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    • 欧学楠LV7大学三年级
      5楼
      防空分队,开火!☄
      2024/06/05   来自大同
      3回复
    • 万旭真🌐🌜LV7大学三年级
      6楼
      西门子助力水务行业加速应用人工智能😶
      2024/06/05   来自大庆
      0回复
    • 曲薇豪LV2大学四年级
      7楼
      以高水平法治赋能新质生产力发展🏍
      2024/06/05   来自唐山
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