隨著AI模型參數(shù)達到數(shù)十億甚至萬億級別,工程團隊面臨內(nèi)存約束和計算負擔等共同挑戰(zhàn)。新興技術(shù)正在幫助解決這些問題:輸入和數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可將模型壓縮50-60%;稀疏性方法通過關(guān)注重要區(qū)域節(jié)省資源;調(diào)整上下文窗口減少系統(tǒng)資源消耗;動態(tài)模型和強推理系統(tǒng)通過自學(xué)習(xí)優(yōu)化性能;擴散模型通過噪聲分析生成新結(jié)果;邊緣計算將數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)端點設(shè)備。這些創(chuàng)新方案為構(gòu)建更高效的AI架構(gòu)提供了可行路徑。
英偉達發(fā)布了基于 Meta 舊版 Llama-3.1 的全新開源大語言模型 Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B。該模型在多項第三方基準測試中表現(xiàn)出色,盡管參數(shù)量僅為 DeepSeek R1 的一半,但在許多任務(wù)上都超越了這個強大的競爭對手。新模型支持高級推理、指令跟隨和 AI 助手工作流,采用了創(chuàng)新架構(gòu)和針對性后訓(xùn)練來優(yōu)化性能。