《大模型计算资源成本为何难以降低？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F92EwgU1hi42Wtk0GadcCREGngG/ag推理（Inference）是指使用已经训练好的语言模型生成预测（predictions）或响应（responses）的过程，通常作为API或Web服务。鉴于LLM的巨量资源消耗特性，必须对其进行优化 ...
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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 ...
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 ...
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 ...
“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它涉及到AI的算法和模型结构。生成式AI通常是基于深度学习算法构建的，其内部包含着大量的神经网络层。当我们加入“你确定吗”这样的提示后，算法会触发一系列的内部机制，使得 ...
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相较于预训练所需的海量数据，指令微调所需数据量显著减少，从几十万到上百万条不等的数据，均可有效激发模型的通用任务解决能力，甚至有研究表明，少量高质量的指令数据（数千至 ...
小模型如何在特定任务中超越大模型？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ihpsw7szVi41OXkAM5fcwIVQnoh/agQLoRA技术通过对模型参数进行量化处理，大幅减少了计算资源的消耗，使得xLAM-1B在资源有限的环境中依然能够保持较高的性能。此外，QLoRA还支持多轮迭代训练，使得模型能够在 ...
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/abLLM的推理过程是指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，其推理成本也在不断增加。 从计算资源的角度 ...
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 ...