如何降低大模型训练的硬件资源消耗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PegewHgQ9idDnUkNr3bc4F3Fnbb/am社区上的大模型，无论是GPT 还是开源大模型，基本都 ... 质量较高的预训练数据可以增强模型的泛化能力，减少在后续特定任务上的训练调优时间和资源消耗。 ... 区别在于为了节省 ...
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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**参数量与规模： **传统大模型通常拥有数百亿至数万亿的参数，训练和运行需要大量计算资源和高昂成本。轻量级大模型通过架构优化、模型蒸馏等技术手段，在大幅减少参数量的 ...
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 ...
“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... 模型产生谎言或无意义的内容。. •. 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。这一因素可能会限制较小公司或个人研究者的LLM模型 ...
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在训练过程中，人工智能模型通过不断地调整参数，以减小预测结果与实际结果之间的误差。这个过程就像是一个不断试错和调整的过程，通过大量的迭代和优化，模型逐渐提高其准确性 ...
AI大模型发展面临的新挑战你知道吗？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EaYEwEAVgieqBwk0QtAcfZ4Hn9P/a7... 大模型的本质是什么？ 2.AI大模型，能实际帮企业干什么？ 3.如何从0-1训练出一个大模型 ... 消耗的边际资源虽然很大，但是回报也非常大。 第三个特征，数据流动和交换的速度 ...
AI大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/ZMIxwUSU1ijZcmkrVGWcG5HNnfgAI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称，一种机器学习模型，包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了一种新的人工智能模式。即模型在大规模数据集上完成了预训练 ...
《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**其中一些内容无疑是有价值的，但其中相当大一部分在传播恐惧和误导性信息，比如传播人工智能将取代所有人类工作或发现神经网络可以赚取巨额财富的秘密之类的内容。**因此， ...
想提高LLM推理速度？你是否清楚KV缓存内存占用的优化？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BuUZwPExniwmPzkKVBocUATdnYg/ac本文是该系列文章的第三篇，作者的观点是：多头注意力（MHA）模型的KV 缓存确实会消耗大量GPU 内存，并且很容易增长到比模型权重还大的规模， KV 缓存大小的控制对于优化大模型的 ...
MII怎样降低大模型的延迟和成本 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZg/aj大模型的高性能训练旨在通过对模型计算、显存、内存和通信的系统级优化，在保证模型收敛性的前提下，提高训练吞吐量，实现在有限资源下大模型高效训练的目的。