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具体难在哪?朱西产给记者算了一笔账,持续开发训练端到端大模型,首先需要高算力的人工智能芯片,其次离不开海量的数据支持,再次需要建设高算力的训练平台,还得有懂人工智能的高级人才来构建模型。“算法、数据、算力都要靠芯片来支撑,包括车端推理算力及云端的训练算力,都需要高算力人工智能芯片驱动,这些芯片成本高昂,以英伟达A100为例,一颗大概价值25万元,而这样的芯片在大模型的训练中至少需要1万颗,总共需要约25亿~30亿元,这是一笔不小的投入。在美国对华发布新一轮芯片禁令后,这些高算力芯片恐怕将更难获得。”
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在前一代模型Evo 1的基础上,来自美国弧形研究所、斯坦福大学和英伟达公司的科学家携手开发出Evo 2。相较于Evo 1在8万个细菌、古细菌及病毒的基因组数据上进行的训练,Evo 2的训练数据量大幅提升,涵盖了12.8万个基因组。这些基因组广泛涉及人类、动植物及真核生物,囊括了9.3万亿个核苷酸。
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