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过去10年间,LLM的发展显示出了对数据的巨大需求。自2020年以来,用于训练LLM的“标记”(或单词)数量已增长100倍,从数百亿增加到数万亿。一个常见的数据集RedPajama,包含数万亿个单词。这些数据会被一些公司或研究人员抓取和清洗,成为训练LLM的定制数据集。
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这项技术有望用于制造笔记本电脑、可穿戴设备中的AI硬件,其速度和功能性将媲美当前的超级计算机,并具备与实体数据中心相匹配的数据存储能力。这项突破为半导体行业带来了巨大潜力,使芯片能够超越传统限制进行堆叠,极大提升了人工智能、逻辑运算及内存应用的计算能力。
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