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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游戏斗牛,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游戏斗牛,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)游戏斗牛,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:东雅罡)

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    • 容坚绍📇LV8六年级
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      高原上的乡村温泉游⛼
      2024/06/05   来自齐齐哈尔
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    • ⛻项雁寒LV4大学四年级
      3楼
      富国囤积疫苗总量远超所需 南非变异病毒或减少抗体生成量丨大流行手记(2月20日)🗻
      2024/06/05   来自漯河
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    • 澹台丽贤☸LV5幼儿园
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      2024/06/05   来自江门
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    • 杭艳伯LV0大学三年级
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      063期陈雷双色球预测奖号:三区比分析👾
      2024/06/05   来自沈阳
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    • 张明香🕟☇LV7大学三年级
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      黄金股集体下挫 现货黄金跌破2330美元/盎司🔱
      2024/06/05   来自沧州
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    • 狄香枫LV3大学四年级
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      2024/06/05   来自钦州
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