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OpenAI CEO:巨型 AI 模型时代已结束

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在麻省理工学院日前举办的Imagination in Action活动中表示,孕育 ChatGPT 聊天机器人的研究战略已经结束;且行业未来的进步方向尚未清晰。 Altman 并未预测将来可能出现的研究策略或技术。但他认为,进一步的发展不会来自于将模型继续做大。“我认为我们正处于将模型做大这一时代的尽头。我们将以其他方式使它们变得更好。” 一些原因可能在于,成本的飙升和收益的递减遏制了扩展。有数据表明,ChatGPT 需要超过 10000 个 GPU 来进行训练,保持运行还需要更多资源。目前,GPU 市场主要由Nvidia 主导;而该公司最新的专为 AI 和高性能计算 (HPC) 设计的 H100 GPU,每件价格高达 30603 美元。 OpenAI 在描述 GPT-4 的一篇文章中指出,预估扩大模型规模的回报越来越少。Altman 也透露,训练 GPT-4 花费的金额已经超过了 1 亿美元;此外,公司在数据中心的建造数量和速度方面也存在有物理限制。 图源:维基百科 自 OpenAI 于 11 月推出 ChatGPT 以来,一些科技公司...

RocketMQ 多级存储设计与实现

作者:张森泽 随着 RocketMQ 5.1.0 的正式发布,多级存储作为 RocketMQ 一个新的独立模块到达了 Technical Preview 里程碑:允许用户将消息从本地磁盘卸载到其他更便宜的存储介质,可以用较低的成本延长消息保留时间。本文详细介绍 RocketMQ 多级存储设计与实现。 设计总览 RocketMQ 多级存储旨在不影响热数据读写的前提下将数据卸载到其他存储介质中,适用于两种场景: 冷热数据分离:RocketMQ 新近产生的消息会缓存在 page cache 中,我们称之为热数据;当缓存超过了内存的容量就会有热数据被换出成为冷数据。如果有少许消费者尝试消费冷数据就会从硬盘中重新加载冷数据到 page cache,这会导致读写 IO 竞争并挤压 page cache 的空间。而将冷数据的读取链路切换为多级存储就可以避免这个问题; 延长消息保留时间:将消息卸载到更大更便宜的存储介质中,可以用较低的成本实现更长的消息保存时间。同时多级存储支持为 topic 指定不同的消息保留时间,可以根据业务需要灵活配置消息 TTL。 RocketMQ 多级存储对比 Kafka 和...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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