WAIC 最具技术想象力成果发布：新架构面壁小钢炮又一次验证并加速了面壁定律

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原标题：WAIC 最具技术想象力成果发布：新架构面壁小钢炮又一次验证并加速了面壁定律
关键字：模型,高效,神经元,定律,开发者
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在非共识阶段打「先手」。作者丨王悦
编辑丨陈彩娴
2020 年，1750 亿参数规模的 GPT-3 问世。彼时，完整训练 1750 亿参数的模型需要 3.14E11（TFLOPS）的每秒浮点运算量。如果使用英伟达 80GB A100 GPU（16位浮点算力有 312 TFLOPS，但在分布式环境中很难达到峰值），按照每张显卡 1.5 刀每小时的租赁价格来算，则需要使用一千张 A100 、花费81.6 万刀、用 22 天才能完成整个训练过程。
2024 年，大模型只需使用 2B 的参数规模即可达到和 2020 年的 GPT-3 一样的性能表现。
这一现象，类似于半导体领域中的「摩尔定律」——集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔两年便会增加一倍，芯片性能因此持续提升。芯片制程带来终端算力持续增强，模型制程带来模型知识密度持续增强，两者交汇揭示端侧智能巨大潜力。
面壁此前推出的端侧多模态大模型—— MiniCPM-Llama3-V 2.5 ，实现了「以最小参数，撬动最强性能」的最佳平衡点。
而大模型行业也有自己的摩尔定律，纵观 OpenAI 的 GPT 系列大模型和各类开源大模型，会发现大家都

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