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大模型太貴?找找自己的原因好吧?

腦極體 ? 來(lái)源:腦極體 ? 作者:腦極體 ? 2023-10-07 09:25 ? 次閱讀
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什么?

煉個(gè)大模型還嫌貴?

到底哪里貴了???

大模型算力貴?哪里貴了?。?/p>

爭(zhēng)先恐后訓(xùn)練大模型,

搞得現(xiàn)在“算力慌”“一卡難求”,

算力當(dāng)然水漲船高了!

“特供版”GPU又貴又縮水,

大家自己愿意當(dāng)“冤大頭”囤卡,

還好意思埋怨貴了?

這么多年有沒(méi)有認(rèn)真工作?

為什么這么多算力還依賴進(jìn)口!

自己為什么不能制造芯片?

有沒(méi)有在自主化上想想辦法?

解決算力難題,

廠商們可以選擇AI云服務(wù)。

在社會(huì)層面進(jìn)行算力集約,

讓算力普惠。

同時(shí)支持國(guó)產(chǎn)AI算力,

讓國(guó)內(nèi)市場(chǎng)活躍起來(lái)。

大模型基礎(chǔ)設(shè)施貴?哪里貴了???

數(shù)據(jù)需要存,接入AI模型需要網(wǎng),

部署AI模型需要終端。

哪個(gè)不需要投入了!

任何一個(gè)地方出現(xiàn)短板,

就會(huì)出現(xiàn)木桶效應(yīng)!

加一加算一算,當(dāng)然不便宜了!

有時(shí)候找找自己的原因!

綜合成本那么高,

是不是盲目追求高配置了?

IT設(shè)施能不能跟上大模型發(fā)展?

是不是IT采購(gòu)做得東一榔頭,西一棒槌?

有沒(méi)有做過(guò)全盤(pán)的數(shù)字化設(shè)計(jì)?

想要把基礎(chǔ)設(shè)施的綜合成本打下來(lái),

就需要選擇和大模型

適配的存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。

統(tǒng)籌規(guī)劃自己的ICT基礎(chǔ)設(shè)施,

讓大模型獲得良好的數(shù)字化土壤。

大模型數(shù)據(jù)貴?哪里貴了???

專用數(shù)據(jù)從采集、清洗到標(biāo)注、驗(yàn)證,

每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要成本。

有的企業(yè)整理3TB數(shù)據(jù)成本就高達(dá)數(shù)十萬(wàn)。

通用數(shù)據(jù)便宜!

不擔(dān)心大模型差異化問(wèn)題你去買(mǎi)啊!

平時(shí)有沒(méi)有重視自有數(shù)據(jù)?

全員通宵埋頭標(biāo)注數(shù)據(jù)的時(shí)候,

高價(jià)買(mǎi)數(shù)據(jù)的時(shí)候,

就沒(méi)想想怎么能剩下一筆數(shù)據(jù)成本?

想降低數(shù)據(jù)成本,

首先就要重視自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn),

加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收集保存,

同時(shí)強(qiáng)化流通,

數(shù)據(jù)流通起來(lái)才有價(jià)值!

大模型運(yùn)維貴?哪里貴了?。?/p>

大模型數(shù)據(jù)規(guī)模大、迭代版本多、算力節(jié)點(diǎn)多。

多就代表復(fù)雜,復(fù)雜就代表故障率高。

一出故障要推倒重訓(xùn),

一次訓(xùn)練恢復(fù)就要一星期以上,

項(xiàng)目進(jìn)度停滯,人工和算力開(kāi)銷照舊,

整體成本咔咔上漲!

運(yùn)維成本上漲,

有時(shí)候找找自己的原因!

為什么一邊抱怨人工貴,

一邊還要讓員工加班?

為什么不找找運(yùn)維“平替”?

想要找人工運(yùn)維的“平替”,

當(dāng)然就是AI運(yùn)維了 !

用AI來(lái)運(yùn)維AI,

提升運(yùn)維智能化水平,

實(shí)現(xiàn)故障精準(zhǔn)定位,快速恢復(fù)。

讓運(yùn)維能力秒變省錢(qián)超能力!

大模型人才貴?哪里貴了?。?/p>

也就是應(yīng)屆生比其他T人才溢價(jià)個(gè)50%左右,

算法工程師年薪50萬(wàn)起步,

多一點(diǎn)的100萬(wàn)也夠了!

有時(shí)候挖一個(gè)專家,

還要把他學(xué)生、助手、

親戚七大姑八大姨都給挖過(guò)來(lái),

1000萬(wàn)起步差不多吧。

有些時(shí)候找找自身原因!

這么多年有沒(méi)有認(rèn)真工作?

自己能不能變成AI人才?

有沒(méi)有讓員工都去研究學(xué)大模型?

有沒(méi)有送自己小孩去學(xué)AI?

破解AI人才難題,

需要產(chǎn)學(xué)研協(xié)同努力,

加大人才培養(yǎng)力度,

豐富相關(guān)崗位分工,

推進(jìn)AI資質(zhì)考核標(biāo)準(zhǔn)化

校園培養(yǎng)、在職培養(yǎng)、

社會(huì)培養(yǎng)共同發(fā)展。

審核編輯 黃宇

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