可能的降低到最小才有降价的空间和资本。 如是算力所以很多厂商往往会通过提高大模型的训练效率降低推理成本两种手段来降本。 中国工程院院士郑纬民曾做过这样的计算在大模型训练的过程中的开销要花在算力上推理过程中的花费也是在
算力上为何在推理上做文
章也就不言而喻了。 比如微软在 上公开了为-提供支持的 超级计算机其可以让大模型的训练效率比其他平台高倍从而降低时间成本与风险成本。 国产大模型也不例外。盘古大模型早在.版本中就尝试用稀疏+稠密架构来降低训练成本。
文心一言推出一个月后也通过技术手段将大模 法国电子邮件列表 型的推理性能提升近倍推理成本降到原来的十分之一。 阿里云通义大模型则聚焦于规模定理基于小模型数据分布规则和配比研究大规模参数规模下如何提升模型能力并通过对底层灵骏集群的优化将模型训练效率
提升了训练稳定性提升了。 而腾讯选择了一条 不同于 用它就是因 百度和阿里的路子其将机器学习框架训练以及推理框架进行迭代升级其中可以将大模型训练效率提升至主流开源框架的.倍千亿级大模型训练可节省算力成本。 训练框架方面腾讯自研机器学习训练框架可
针对预训练模型精调和强化学习等
全流程进行加速和优化实现以更少的资源和更快的速度训练更大的模型推理方面腾讯推出大模型推理框架通过扩展并行能力实现更快的推理性能和更低成本相较于业界主流框架其推理速度提高了.倍。 三竞速大模型商业化
云厂商亮剑 观察下来阿里腾讯字节的商业化路 CG 线索 径基本趋同即“迭代通用模型的能力+构建完整的生态+研发创新型产品”但也有不同的侧重点。 持续迭代大模型能力是大模型商业化的前提。 去年至今国内几家大厂都在持续迭代大模型的能力百度先发制人于去年
月推出文心一言目前文心大模型已经迭代至.版本同时还推出了多个轻量级大语言模型。其后是阿里去年月通义千问大模型问世经过..现已迭代至.版本。 腾讯算是中最晚的一家去年月混元问世。随后腾讯并没有像前两者一样通过迭代新版本来扩大声量而是通过
技术能力彰显其实用性。诸如升级机器学习框架机器学习训练框架以及大模型推理框架。另外腾讯前段时间还开源了文生图大模型包括后续文生视频能力的升级通过这一些列动作让大模型渗透到千行百业。 而字节算是最特殊的一家其仅用一年的时间就将豆包模型
从.进化到了.而从今年火山引擎发布的豆包模型家族中看不仅包括两款通用模型 还推出了款功能性模型涵盖角色扮演语音识别语音合成声音复刻文生图等方面。说明火山引擎未来将深入到不同行业不同场景。 众所周知调用量的大小会直接影响模型的效果在这方面目前文心大模型日调用量达到亿通义大模型也已过亿字
