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第57章 孙博的能力

第57章 孙博的能力 (第1/2页)

大规模购入显卡这件事儿,微软和OpenAI丝毫没有对外保密,甚至搞的格外高调。这边刚一做完决定,立即就搞得满世界都尽人皆知了。
  
  “这……”纪弘看到相关消息,简直有些哭笑不得:预测模型这么准的吗?
  
  想想很离谱,但仔细一分析,确实也在情理之中——因为微软压根儿就没有第二条路可以走。
  
  耳语系统虽然没有表现出超强的攻击力,卷耳智能科技甚至都没有为它开过一个发布会,有点儿并不重视的样子,但它的战斗力就在那,任谁都没法忽视。
  
  哪怕根本就没有正式在美欧地区销售,就已经开始慢慢的侵袭微软的Windows市占率了。
  
  如果下一个版本还不能扭转过局势来,那劣势瞬间就会转化为败势!
  
  生态是护城河不假,但被护城河淹死在城内的可是有先例——当年诺基亚塞班系统市占率高吧?现在再看看,哪里还能看到它的影子!
  
  护城河是对同级产品而言的,过于落后,掉到河里的只会是自己。
  
  纪弘也是想到了这儿,随后又看了看那个预测类AI模型:如果变量过多,时间很长,对它来说确实难度很大。
  
  但如果变量很少,就像这次,预测GPU行业,单单就这一个行业,预测某些公司的短期动向,看起来还是很靠谱的。
  
  “这东西包装一下也是一个非常强大的产品!”纪弘这么想着:“先拿去给陈继业做企业分析试试。”
  
  “微软这边……”决心下的那么大,所有人都看出微软要做什么了,纪弘当然也不例外,这个时候,他在思考这样一个问题:
  
  “现在他们的大模型,Transformer这类的,靠无限制的堆积算力,就能无限的提高模型能力吗?”
  
  纪弘对此还真没有研究——先前在创界,主要利用别家平台进行接口对接开发,后来自己创业,上来就是类思考模型,对T模型属于降维打击,并不存在这样的问题。
  
  他对此没有什么研究,但有一个人一直在关注着这方面——这个人就是孙博。
  
  “靠无限制的堆积算力获得高性能大模型,短期内是可行的。”
  
  孙博也是看到了微软的行动,在CSDNBlog跟一群人正在探讨相关的话题:
  
  “长期的话,倒不是有上限,真要有魄力不计成本无限制的去堆积算力,理论上是真的能够获得无限制的性能提升的。
  
  “但也仅仅只是理论上,这里边有一个巨大的问题,根据我的研究,它的增长不是线性的。
  
  “我大约计算过,实际的增长曲线就不说了,很复杂,但大约可以简化为这个函数:y=c·log(e)·(X+1)。
  
  “这里边y指的是性能,X你们就姑且理解为算力堆积的基本单位,大约趋势如下图。”
  
  就算是对数学再不懂的人,看到这个公式也该看出来了,因为这个函数的曲线到最后,几乎就是一条平平的横线。
  
  也就是说,当显卡堆积达到一定规模之后,就算再堆积硬件,性能虽然也会增加,但增加的也会十分有限,到最后甚至肉眼都不可见了。
  
  这么说着,孙博还举例道:“以现在的GPT4为例,如果想要一个2倍GPT4参数的大模型,对算力的需求大约会是多少呢?
  
  “我计算过,大约需要十几倍。而且公式计算的只是理论效果,而更大规模的集群,片间互联的损失肯定也会更大,实际效果只会更差。”
  
  

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