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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


贾扬清对Llama 3.1的一些看法
发布日期:2024-11-04 06:59:07 浏览次数: 1673 来源:aigcrepo


1:让人惊讶的是所有的供应商都提供对该模型的支持,开源让软件和模型共同开发变得非常容易。


2:目前Llama 3.1 405B是一个很难盈利的模型,要半台或一台机器才能运行,成本很高速度也不快,大部分供应商只有做到30 token/s才能保本,而70B的模型能做到150 token/s。


3:对于供应商来说还是能够收支平衡的,首先要做好量化同时控制好负载,但利润率肯定做不到80%(传统SaaS能做到)


4:量化是优化的标准解决方案,忘记FP16. Int8/FP8是大势所趋。


5:量化要非常小心,单一的scale量化将不复存在,未来需要channel wise / group量化方案。


6:他预测405B的采用会受到速度和价格的限制。但在未来一年左右的时间里,效率至少会提高4倍。


7:他很期待测试 Mistral Large 123B,不过该模型主要用于学术研究。



8:small model FTW,在垂直应用中,70B的模型足够了,甚至8B模型做好微调也很好。


9:llama 3.1鼓励进行模型微调。


10:vLLM是非常优秀的推理引擎。


11:Lepton AI是一个API大模型平台,速度、价格、并发性和成本需要综合考虑。



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