Infra大超人气齐聚一堂，一场关于大模型基建的百家争鸣| GAIR 2023

个分派请求，这侧重，现阶段也没有毕竟多人数据分析。我们最近在分析这件事，比如，让一个 agent 去分派一个请求的时候，这个请求本身可能是一段楔形文字。所以，楔形文字和程序来彼此间可以被看成，长期存在相当大的可能性。除此以外是，如果大三维下一代操纵整同样类的世界性，可能性可能就会更为大。

第二，是信息挟持疑问，通过 promote 开展挟持，这侧重不少人都在动手数据分析。这里，对于场景的挟持就会更为严重一些。第三，大三维的输出现阶段是童言无忌的，没有动手权限的强制，这里的可能性是相当大的。

第四，是所有的输入信息都不毕竟可能就会被它所详细描述，造成隐私权的泄露。

陈昱：星爵有什么见解吗？我不想到信息和隐私权就会不就会在矩阵信息库进去动手行政？还是这是分析方法层的一个疑问。

星爵：从我们即使如此看不到的分析方法来讲，矩阵信息只不过从未动手了一层完全相同的信息加密。可以把整个的这个神经网内络平台看作一个encode。比如说，在信息重回我们矩阵信息库在此之前，就会有一个 transformation 的处理过程，把图片、视频、句法等矩阵化，矩阵化本身的话就会用一个大三维的形式去提取一个embedding。这个处理过程基本上是不毕竟参量的，否则计算比率考虑到。从这个侧重来讲，矩阵信息库从未实现了一定相对的信息脱敏。

陈昱：接下来，这个疑问是跟借钱之外的。大家都想到大三维就是无论是锻炼还是用于，只不过都是相当费借钱。无论底层的幽，普利讲师的该软件，还是矩阵信息库，都有相当大的效益改进空间。这里，我就一心请各位谈谈一下怎么去帮大家省借钱的。

普利洋：两站在我们出发点看，主要是锻炼计算比率考虑到，彻底解决的有效地形式主要有三个出发点：一是不发生变化硬体条件下就让能否加速收敛；二是，针对上层该软件，在不发生变化三维结果前提下，能否缺少更为佳的配套；三是能否开展三维改进。所以，我们主要还是在该软件侧重上看能不会使它的锻炼的更为高效、更为短时间，从而去增加效益。

季昕华：我们即使如此主要通过五个侧重试图供应商降本增效。一是增加加价。不论动手锻炼还是逻辑推理，加价至少%总效益的15%将近，优刻得乌兰察布信息中心能够把加价价格比从1块借钱/度增加到3毛借钱/度；二是化买到为租。由于锻炼一般分阶段，因此美国公司可以选项租方式在。远比买到，租就会相当大增加用于者的效益；三是通过网内络平台信道和存储设备信道来增加用于者的锻炼高效率；四是通过转换三维等方式，来增加逻辑推理效益。毕竟，下一代逻辑推理效益可能就会远大于锻炼效益；五是通过一体机的方式在，即公用部署的方式在挺进公用化大三维。

星爵：就增加效益而言，从矩阵信息库出发点，非一个通用信息行政侧重来看，主要仅限于三侧重：第一，要有更为佳的解法，这意味着能更为佳地发把握硬体效果；第二，要更为聪明地并用个体存储设备；第三，要比常规有更为强的有效地并用硬体的控制能力。

陈昱：感谢各位司仪的时间，谢谢大家。

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