标签：训练成本
网上关于DeepSeek的说法，哪些是错误的？
DeepSeek近期通过采用PTX编程优化了跨芯片通信能力，但这并不意味着它绕过了NVIDIA CUDA生态。PTX是CUDA编程模型的一部分，DeepSeek直接使用PTX编写程序，虽...
自有歪果仁为DeepSeek「辩经」：揭穿围绕DeepSeek的谣言
DeepSeek R1，一款由中国公司DeepSeek开发的先进大模型，因其开源和性能与OpenAI的o1相当而引发全球关注。该模型以其相对较低的训练预算、易用性和良好的用户...
GPT-5 研发一年半进度堪忧！每轮 5 亿美金训练成本打水漂，还得雇人从头“造数据”
GPT-5（代号Orion）项目自研发以来已超过18个月，但仍未有成品出现。《华尔街日报》报道指出，尽管Orion的性能优于OpenAI当前的模型，但其进步不足以证明继续...
Ilya宣判后GPT-5被曝屡训屡败，一次训数月，数据要人工从头构建
OpenAI的GPT-5项目遭遇挑战，尽管已经完成了至少两轮训练，但每次都遇到了新问题，导致效果远不达预期。市场估算，GPT-5的单次训练成本高达5亿美元，而两次训...
五年后的今天，训练GPT-2只需不到700刀、24小时，Karpathy又整新活
2019年2月，OpenAI发布了具有15亿参数的GPT-2模型，该模型在文本生成方面表现出色，充分利用了预训练的Transformer架构，被认为是大型预言模型的始祖。现在在...
陈丹琦团队新作：Llama-2上下文扩展至128k，10倍吞吐量仅需1/6内存
陈丹琦团队发布了一种名为CEPE（并行编码上下文扩展）的新方法，该方法通过添加小型编码器和交叉注意力模块，扩展了预训练和指令微调模型的上下文窗口。这种...
深度 | 万模大战，杀出一匹黑马
文章总结：本文主要介绍了近期在多模态大模型领域的最新进展，包括LLaVA-NeXT、SPHINX-X、MobileVLM和CogCoM等多个模型。这些模型在性能、训练成本、多模态理...
