既然是想要投資大語言模型。
那麼，沈冰晶對於大語言模型什麼的，自然是會有著一定的瞭解。
很多事情確實是可以交給下面的人去辦。
無論是技術分析，還是公司管理，都可以交給專業的人去做。
可作為公司的掌舵人，卻也不能夠什麼都不懂。
你要是什麼都不懂，那人家豈不是想要怎麼忽悠你，就能夠怎麼忽悠你。
人工智慧的發展，什麼最重要？
算力！
算力就是人工智慧的護城河！
是人工智慧的核心驅動力和基礎支撐！
可以說，算力就是人工智慧發展的發動機。
算力，幾乎是影響著人工智慧的每一個方面。
人工智慧的三大因素：算力，演算法，以及資料。
演算法是人工智慧的智慧之源，高效的演算法，能夠讓人工智慧更加靈敏，高效的調動算力。
而資料，則是人工智慧的燃料。
就好像是小汽車，加入的燃料越多，燃料越好，才能夠跑的越快。
其中，演算法可以說是核心之中的核心。
沒有足夠的算力支撐，再好的演算法也沒有辦法發揮價值，再多的優質資料，也沒有辦法點燃。
就目前的技術而言，算力基本上是決定了人工智慧的能力邊界與發展速度。
你有多少的算力，那麼你搭建的人工智慧，它的上限就有多少。
每一個大語言模型，其引數量和訓練資料集的指數級增長，直接對應著對算力需求的巨量提升。
也就是說，你想要讓自己的大語言模型變得更厲害，更聰明，就需要投入更多的算力。
“不僅僅是算力，還有演算法。”
李清音拿起旁邊的快樂水，灌了一口，笑著出聲：“優秀的演算法，從一定程度上可以彌補算力的不足，讓原本就充裕的算力，變得更加充裕。”
算力確實是人工智慧的護城河。
可人工智慧的算力提升，絕對不只是簡單粗暴的往裡面堆顯示卡。
還得要注重演算法的提升。
雖然說演算法的最佳化很難，但是，每一次的進步，對於人工智慧而言，都有重大的意義。
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