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【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******
21世纪经济报道记者白杨 北京报道
2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。
一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。
目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。
从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。
这种指数级的算力消耗增长,使得传统的单一算力架构已经难以为继,行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。
因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。
在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。
12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。
这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。
事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。
尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。
而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。
资料显示,FlagGems于今年6月推出,截至12月,已提供超过130个大模型算子,是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在,借助元脑企智EPAI大模型开发平台,企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发,还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。
浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示,“在多元多模的产业格局下,AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去,硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现,让算力产业形成了生态藩篱,这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题,为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。
此外,开源开放是创新活力的源泉。未来,随着更多企业与开发者的加入,大模型多元算力生态有望逐渐成熟,并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。
】【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******
21世纪经济报道记者白杨 北京报道
2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。
一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。
目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。
从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。
这种指数级的算力消耗增长,使得传统的单一算力架构已经难以为继,行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。
因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。
在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。
12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。
这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。
事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。
尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。
而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。
资料显示,FlagGems于今年6月推出,截至12月,已提供超过130个大模型算子,是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在,借助元脑企智EPAI大模型开发平台,企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发,还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。
浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示,“在多元多模的产业格局下,AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去,硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现,让算力产业形成了生态藩篱,这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题,为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。
此外,开源开放是创新活力的源泉。未来,随着更多企业与开发者的加入,大模型多元算力生态有望逐渐成熟,并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。
】【问鼎APP官方下载:开启你的全新智慧生活体验******
随着智能科技的发展,越来越多的应用程序进入我们的生活,成为日常工作和娱乐的好帮手。而在众多APP中,问鼎APP以其出色的功能和用户体验脱颖而出,赢得了大量用户的喜爱。如果你还未体验过这款APP,那么现在是时候通过问鼎APP官方下载来开启你全新的智能生活之旅了。
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无论是用户的个人信息、支付信息还是日常操作记录,问鼎APP都采取了多重加密措施,避免任何未经授权的访问。APP还提供了隐私设置功能,用户可以根据自己的需求选择是否公开部分信息,进一步保障个人隐私安全。
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问鼎APP在现有的基础上,不断进行技术创新和功能优化。未来,问鼎APP将继续推进智能化进程,力求为用户带来更加智能和便捷的生活体验。团队将不断更新软件版本,引入最新的科技成果,为用户提供更多惊喜。
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】【OpenAI ChatGPT AI 服务再次“跳闸”******
IT之家 12 月 27 日消息,OpenAI 的 AI 服务器再次“跳闸”,本次系统服务中断于北京时间 12 月 27 日凌晨 2 点 30 分左右开始,影响 ChatGPT 聊天机器人、Sora 视频生成模型以及部分 API 调用。
IT之家查询 OpenAI 公司状态页面,显示北京时间今天凌晨 3 点发布动态,称 ChatGPT、API 及其文本到视频生成器 Sora“目前错误率很高”。
OpenAI 公司随后于北京时间今天早上 6 点 05 分更新状态,OpenAI 宣布“ChatGPT 已部分恢复”,但聊天历史记录仍然无法加载,修复工作仍在进行中,何时完全恢复尚无明确时间表。
至于本次服务中断原因,OpenAI 公司并未具体说明,只是称“此问题是由上游提供商引起”。而作为 OpenAI 的独家云服务提供商,微软 Azure 今天也报告数据中心出现“电源”问题,因此可以初步判断,微软数据中心电力故障或是罪魁祸首。
本次 ChatGPT 服务中断并非个例,过去几个月已发生多次类似事件。本月早些时候,OpenAI 向 ChatGPT 订阅用户发布 Sora 视频生成工具后不久,ChatGPT 和 Sora 就曾中断服务数小时。
】【刷屏的DeepSeek******
每经记者 郑雨航 每经编辑 高涵 兰素英
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。
12月26日,深度求索官方微信公众号推文称,旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。
公众号推文是这样描述的:DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
不过,广发证券发布的测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。
更重要的是,深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3,仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
消息一出,引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道:“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强,训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”
然而,在使用过程中,《每日经济新闻》记者发现,DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间,“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。
对此,《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得改进。”
每经记者向深度求索公司发出采访请求,截至发稿,尚未收到回复。
针对DeepSeek-V3,独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能(每秒生成的Token数以及首个Token生成时间)、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比,最终得出以下结论。
质量:DeepSeek-V3质量高于平均水平,各项评估得出的质量指数为80。
价格:DeepSeek-V3比平均价格更便宜,每100万个Token的价格为0.48美元。其中,输入Token价格为每100万个Token 0.27美元,输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。
速度:DeepSeek-V3比平均速度慢,其输出速度为每秒87.5个Token。
延迟:DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高,接收首个Token(即首字响应时间)需要1.14秒。
上下文窗口:DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小,其上下文窗口为13万个Token。
最终Artificial Anlaysis得出结论:
“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型,并且击败了OpenAI的GPT-4o(8月),并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet(10月)。
DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80,领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B,DeepSeek现在是中国的AI领先者。”
12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称:“为了深入探索DeepSeek-V3的能力,我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试,将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”
测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如,在密文解码任务中,DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型;而在代码生成的任务中,DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面,DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。
除了能力,DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。
《每日经济新闻》记者注意到,亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说,即便是不按照优惠价格,DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。
相对低廉的价格,得益于DeepSeek-V3的训练成本控制,深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型,花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。
DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化,大幅提升算力利用效率,实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中,DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施,显著降低了训练成本,以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明,模型效果不仅依赖于算力投入,即使在硬件资源有限的情况下,依托数据与算法层面的优化创新,仍然可以高效利用算力,实现较好的模型效果。
广发证券分析称,DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。
第一,DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的,避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。
第二,DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销,其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。
科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称,对于人工智能行业来说,DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变,即大型语言模型的开发方式。这一成就表明,通过巧妙的工程和高效的训练方法,可能无需以前认为必需的庞大计算资源,就能实现人工智能的前沿能力。
他还表示,DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小,公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。
不过,广发证券分析师认为,算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后,有望驱动相关AI应用的快速发展,应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中,推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策,仍然需要强大的算力支持。
在DeepSeek-V3刷屏之际,有一个bug也引发热议。
在试用DeepSeek-V3过程中,《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时,它给出了一个令人诧异的回答:“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型,由OpenAl开发。”此外,它还补充说明,该模型是“基于GPT-4架构”。
国内外很多用户也都反映了这一现象。而且,12月27日,Sam Altman发了一个帖文,外媒指出,Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。
于是,有人就开始质疑:DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的?为此,《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿,尚未收到回复。
针对这种情况产生的原因,每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示,他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得了改进。”
TechCrunch则猜测称,深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的,那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出,现在正在逐字反刍它们。”
“显然,该模型(DeepSeek-V3)可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应,但目前尚不清楚从哪里看到的,”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出,“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称,根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响,因为它可能导致幻觉和误导性答案。
不过,DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型,谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如,Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。
造成这种情况的原因可能在于,AI公司在互联网上获取大量训练数据,但是,现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计,到2026年,90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。
“互联网数据现在充斥着AI输出,”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示,基于此,如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据,也不足为奇。
】【原神5.3克洛琳德复刻抽取建议******
原神5.3克洛琳德复刻如何抽取?原神这是一款非常有趣的角色扮演游戏,在游戏里玩家可以看到很多游戏角色,该游戏即将进入5.3版本,届时会迎来很多复刻角色,那么是不是还有很多游戏玩家不知道克洛琳德复刻如何抽取的,今天小编就为大家整理了原神5.3克洛琳德复刻如何抽取的详细介绍,感兴趣的游戏玩家接下来可以和小编一起来看看哦。
克洛琳德作为雷系主C,虽然在输出上有所特色,但并不是非抽不可的角色。
1、克洛琳德是雷系站场主C,专注于自身输出,缺乏后台辅助能力。她的输出机制简单,但对强度党吸引力有限,更适合追求角色设计与风格的XP党玩家。
2、如果你缺少雷系主C,并且喜欢克洛琳德的角色设计和风格,那么可以考虑抽取。
3、推荐按照1命>2命>专武≥3命>4命的顺序进行抽取。
以上就是原神5.3克洛琳德复刻抽取建议的全部内容,更多原神相关攻略,敬请关注本站。
】购买命运冠位指令人物步骤:
一、首先,打开命运冠物游戏,进入商店。
二、进入商店后,点击右侧魔力棱镜交换。
三、这时界面会弹出系列选项,选择想要的人物。
四、最后只需点击箭头所指的地方,就可以购买人物了。
第一步:选择/拖拽文件至软件中
点击“添加kaiyun全站登录网页入口”按钮从电脑文件夹选择文件,或者直接拖拽文件到软件界面。
第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,kaiyun全站登录网页入口支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。
第三步:点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。。
1、添加了「记住密码」功能,方便快速登录。
2、引入了虚拟现实(VR)功能,提供更沉浸式的体验。
3、个人空间中,剧情记录将显示上次播放标记
4、由幕间物语界面前往故事舞台后,可以通过新增按钮快速返回幕间物语界面
5、增加了数据同步功能,用户可以在多个设备上同步他们的数据。
6、引入了「VR直播」功能,提供更沉浸式的直播体验。
7、引入了全新的主题和颜色选择,让用户可以个性化定制应用外观。
8、优化了视频播放功能,提供更流畅的视频体验。
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