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模型只是一个「文本续写的模型」。在未经过任何微调或者基于人类反馈的强化学习（RLHF）之前，模型 ... 社区上的大模型，无论是GPT 还是开源大模型，基本都 ... 资源消耗。 预 ...
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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 ...
大模型的能耗问题能否解决？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/N37cwnHF6iPxGbkEcZacr1l7n33/ai然而，就像每一个挑战都孕育着机遇，GPU 资源的稀缺也催生了新的解决方案。云服务平台如阿里云、腾讯云和亚马逊AWS，这些基础设施提供商建立的"算力集市"，为AI 公司 ...
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 ...
本地运行LLM时如何降低资源消耗？有哪些工具？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AE2IwLthBiqvL9kcyIxcPhfDnnc/aj在GPT4All 生态系统中，本地大型语言模型(Local LLMs)的运行效率是一个值得重点关注的问题。推理速度直接决定着用户的交互体验，过于滞缓的响应将极大影响模型的实用价值。
火山引擎吴迪：火山方舟加速大模型和大算力应用落地 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K1V1weurliWxqPkyG8ZcHptonof/ac2023年6月30日 ... 这一轮由大模型、大算力带来的技术变革，让更多人看到了无限可能。这种变革的影响是巨大的，大模型将渗透到千行百业，变革人机交互界面，影响人们获取和处理 ...
“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 ...
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 ...
AI大模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/ZMIxwUSU1ijZcmkrVGWcG5HNnfg大模型的建造离不开综合算力资源、算法人才、数据积累及产品先发几大核心要素 ... 模型的效率：模型的运行速度和资源消耗. 评价. 大模型的评价需要考虑以下几个方面 ...
LoRA如何减少内存和存储资源消耗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FW7RwnhckihKGskmOSdcL2dtnId/ai当前以ChatGPT 为代表的预训练语言模型（PLM）规模变得越来越大，在消费级硬件上进行全量微调（Full Fine-Tuning）变得不可行。此外，为每个下游任务单独存储和部署微调 ...