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区块链与人工智能如何融合到万维网
事实上，这是一个神奇的世界——但由名为GPT-3的人工智能设计。唯一需要的输入是句子“一只长着翅膀的猫在公园里散步”。GPT-3跨越77行设计了Stella和Fox的相遇。自测试阶段开始以来，该对话框只是开发人员在Internet上发布的众多应用程序之一。人类与人工创造的界限以一种彻头彻尾的可怕方式
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这是Meta版ChatGPT雏形？开源、一块GPU就能跑，1/10参数量打败GPT-3
千亿、万亿参数的超大模型需要有人研究，十亿、百亿参数的大模型同样需要。刚刚，Meta首席AI科学家YannLeCun宣布，他们「开源」了一个新的大模型系列——LLaMA（LargeLanguageModelMetaAI），参数量从70亿到650亿不等。这些模型的性能非常优异：具有130亿参数的LLa
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如何提升深度学习算法效率，谷歌有这些绝招
十年前，深度学习崛起的部分原因在于新算法和架构的融合、数据的显著增加以及计算能力方面的提升。过去10年里，AI和ML模型更加深入、复杂、有了更多的参数和训练数据，也因而变得更大、更繁琐，这也为机器学习历史带来了最具变革性的成果。这些模型越来越多地应用于生产和业务应用程序中，与此同时，其效率和成本已经
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算力芯片+服务器+数据中心，如何测算ChatGPT算力需求？
ChatGPT发布之后，引发了全球范围的关注和讨论，国内各大厂商相继宣布GPT模型开发计划。以GPT模型为代表的AI大模型训练，需要消耗大量算力资源，主要需求场景来自：预训练+日常运营+Finetune。以预训练为例，据测算，进行一次ChatGPT的模型预训练需要消耗约27.5PFlop/s-day
