轻量级大模型如何降低计算资源需求？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/L0Jnw4MhWiwQAMkteFUcLgXVnHd/a7**部署与应用场景： **传统大模型多用于数据中心和云端，适合高性能计算需求。轻量级大模型则更适合在边缘设备、移动端等环境中部署，能够在智能手机、物联网设备等终端设备上 ...
飞搜侠
热门搜索
《大模型成本之计算资源：为何如此昂贵？》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F92EwgU1hi42Wtk0GadcCREGngG/a6... 对AI最怀疑的人也会对当下神经网络的能力感到惊讶。 人工智能受到了大量群众的 ... 消耗太多资源: 训练LLM模型需要大量的计算资源，这导致训练成本和能源消耗都很高。
怎样降低人工智能对计算资源的消耗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZAg6wHycUi32k8kZ3sJcamtLnX2/a8除了数据和算法，计算能力也是人工智能生成的重要支撑。随着计算机技术的不断发展，计算能力得到了极大的提升。高性能的计算机芯片和大规模的计算集群为人工智能提供了强大的 ...
多模态LLM如何减少计算资源消耗 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SjvIwleDNiEvxwk7ygzcUanfneb/ad根据Chinchila的scaling law，要达到最优的计算利用率，65B模型对应的训练t0ken数量应该达到1.4T，当前用于训练LM的数据来源很多，但其中的高质量数据有限，该数据是提升模型 ...
生成式AI应用广泛，为何计算资源消耗爆炸？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BYGZw2K8TiNvAakQPdwctnyDnyf/a2然而，随着生成式AI的广泛应用，计算资源的消耗也呈现出爆炸式增长。为了训练和运行这些复杂的AI模型，需要大量的计算能力，包括高性能的处理器、大量的内存和存储空间等。这 ...
“你确定吗”技术如何克服计算资源消耗问题？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LQJbw3Pp8inQjjkWtL4cZtXgntX/ad它仍然面临着一些挑战和限制。其中一个主要的问题是计算资源的消耗。由于自我反思过程需要AI重新进行大量的计算和分析，这会增加对计算资源的需求。对于一些大规模的生成式 ...
Navigating the High Cost of AI Compute一文探讨了人工智能计算 ...
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Pyg7wn12viIdNkkHu8scxNvTnle/a7软件和算法的优化也是降低计算成本的关键。在人工智能领域，不同的算法和模型结构对计算资源的需求差异很大。一些先进的算法和模型可能具有更高的准确性和性能，但同时也需要 ...
LLM推理过程中的能源消耗如何解决？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KsEMweKx1iaNMLkAEc4cmxKCn9e/ab... 模型根据输入的信息生成输出的过程。这个过程涉及到大量的计算资源和能源消耗。随着LLM的规模越来越大 ... 这种高能源消耗不仅增加了成本，还对环境造成了一定的影响。
轻量化微调能否降低大模型算力需求？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PLCHwQ8pai12rEkPzDqcufWKnDd/ad这不仅降低了对计算资源的依赖，也提升了微调的灵活性与效率。 1.2 轻量化微调技术简介. 然而，由于大模型的参数量巨大， 进行全量参数微调需要消耗非常多的算力。为了 ...
“烧钱”的大模型：初探成本拆解与推理优化方法 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/F92EwgU1hi42Wtk0GadcCREGngG... 计算资源，这导致训练成本和能源消耗都很高。这一 ... 训练大型语言模型需要大量计算资源 ... 鉴于LLM的巨量资源消耗特性，必须对其进行优化来实现高效的推理。