源2.0-M32大幅提升模型算力效率及AI应用前景

在2024年5月28日，浪潮信息发布了基于MoE（Mixture of Experts）技术的源2.0-M32开源大模型。这项创新不仅全面开源，还支持免费商用，所有模型参数和代码均可免费下载使用。这一举措为AI定制开发和AI企业解决方案提供了强大工具。

源2.0-M32采用了基于注意力机制的门控网络技术，包含32个专家模块，总参数量达到400亿，在模型运行时激活参数为37亿。与700亿参数规模的Llama 3相比，源2.0-M32在训练、微调和推理过程中的算力开销显著降低，仅为Llama3-70B的1/19。这不仅提升了模型性能，也大大降低了算力资源的需求，为企业AI开发提供了更高效的解决方案。

源2.0-M32模型亮点

在模型推理阶段，源2.0-M32处理每个Token所需算力为7.4GFLOPs，而Llama3-70B需要140GFLOPs。在模型微调训练阶段，对1万条平均长度为1024 Token的样本进行全量微调，源2.0-M32仅消耗0.0026PD（PetaFLOPs/s-day）的算力资源，远低于Llama3-70B的0.05PD。这种高效的算力使用，使源2.0-M32成为了降低企业AI应用成本的重要利器。

模型性能与算力消耗

源2.0-M32模型的发布无疑为多个行业带来了新的AI解决方案，尤其在教育行业AI解决方案、税务AI咨询等领域具有巨大的应用潜力。这一开源模型让开发者更容易基于Langchain框架进行大型语言模型开发，进一步推动了ChatGPT在企业中的应用。在杭州AI定制开发和浙江AI解决方案领域，源2.0-M32无疑为企业带来了更多可能性。如果您的企业需要大型语言模型开发或AI定制化开发服务，浪潮信息的新模型将是一个出色的选择。

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