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諾獎都頒給AI了，行業(yè)卻已開啟增速焦慮
大模型的研發(fā)和運行確實需要大規(guī)模的資源和資金支持，非小規(guī)模團隊能夠輕易承擔。這一點在當前的人工智能領域尤為明顯。以GPT4-o為例，其訓練涉及了文本、視覺和音頻等多種數(shù)據(jù)模態(tài)，這意味著它需要處理和分析的數(shù)據(jù)量是巨大的。據(jù)OpenAI透露，GPT-4o在訓練過程中使用了多達13兆的數(shù)據(jù)，這比之前的一些大型模型如LLAMA和PaLM使用的數(shù)據(jù)量還要多。此外，GPT-4o的模型參數(shù)數(shù)量也非常龐大，達到了1.8萬億。
白皮書
數(shù)字化轉(zhuǎn)型方略
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