他點了點自己的太陽穴。
“這個新結構，效率更高，相當於用更小的腦容量，即引數，幹更多的活兒，表現還更好。我們並沒有一味地去堆砌引數，追求那個嚇人的數字。”
李彥弘聞言，身體微微前傾，眼神認真。
引數規模一直是衡量大模型能力的關鍵指標之一，無問科技另闢蹊徑，在演算法與架構最佳化上取得突破，這意味著更低的訓練推理成本，以及更廣闊的應用前景。
他低聲對身邊的馬化藤驚歎。
“如果這是真的，商業化的潛力太大了！”
馬化藤面色凝重地點點頭，手指無意識地在扶手上敲擊，快速計算著這其中的影響。
“還有資料。”
江傾的分享並沒有停下。
“大家都知道，訓練ai需要海量的資料，但不是所有資料都是優質營養。我們的方法呢，更象是煉資料而不是堆資料。”
他做了一個提煉的動作。
“我們有一套技術，能自動從資料的海洋裡，把那些最有價值、最精華的片段像淘金一樣篩出來，專門餵給模型。這樣訓練效率自然就大大提升了。”
張一銘聽到這裡，忍不住深吸了一口氣。
資料清洗與標註一直是ai訓練中耗時耗力最大的環節之一，無問科技的方法如果真能高效自動化這個過程，價值不可估量。
“最後是工程實現。”
江傾的語氣裡透著自豪。
“我們的團隊搞了個超級工廠流水線，用了諸如3d並行、t4量化這些技術……”
他看到臺下有不少人露出迷茫的表情，立刻笑著擺手。
“好吧，說人話就是，我們想辦法讓成千上萬的顯示卡更高效地協同工作，減少浪費，讓計算速度更快，同時還能省電省成本。這樣最終出來的產品，大家用起來才會覺得又快又便宜嘛。”
他用最樸素的語言解釋了極其複雜的工程最佳化，讓非專業觀眾也能理解其帶來的好處。
更低的延遲，更低的成本。
臺下，來自全球頂尖科技公司與研究機構的工程師、專家學者，已經聽得如痴如醉，不時發出低聲的驚歎。
“只以最終答案正確性作為獎勵……這太大膽了！”
“架構？從來沒聽過，看來是他們自研的！”
“資料蒸餾……自動識別高價值資料……這思路太清淅了！”
“3d並行和t4結合還能保持這種精度？他們的工程最佳化能力太恐怖了！”
“不可思議……這簡直是系統性的全面創新！”
yann le飛快地在本子上記錄著，眉頭緊鎖，時而恍然大悟，時而又陷入新的困惑。
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)完章本(
