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大模型落地的效率支撐

不可否認(rèn)，OpenAI推出的ChatGPT開(kāi)創(chuàng)了人工智能（AI）領(lǐng)域的新時(shí)代，徹底改變了我們與對(duì)話代理互動(dòng)的方式。這個(gè)單一的工具展示了技術(shù)的顯著進(jìn)步，使其與以前的人工智能聊天機(jī)器人（如Siri或Alexa）區(qū)分開(kāi)來(lái)。ChatGPT的迅速采用證明了它在各個(gè)領(lǐng)域的日益普及和廣泛使用。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，它正在創(chuàng)造大量曾經(jīng)聞所未聞的工作機(jī)會(huì)。雖然數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和人工智能研究人員等傳統(tǒng)人工智能角色得到廣泛認(rèn)可，但有幾個(gè)鮮為人知的職業(yè)在推動(dòng)科技行業(yè)變革方面同樣重要。在本文中，我們將探討人工智能革命中的 21 個(gè)隱藏職業(yè)。

包括代碼補(bǔ)全、代碼重構(gòu)、代碼優(yōu)化、代碼注釋等，可以覆蓋多種編程語(yǔ)言和領(lǐng)域?；贠penAI的GPT-4模型，甚至可以做到基于手畫(huà)的一張產(chǎn)品原型草稿圖生成對(duì)應(yīng)的網(wǎng)站代碼。

大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，從 I 到 O 的轉(zhuǎn)換需要大量計(jì)算。這還只是一部分，tarnsformers 中的自注意力步驟需要消耗更多算力。

大型語(yǔ)言模型研究的發(fā)展有三條技術(shù)路線：Bert 模式、GPT 模式、混合模式。其中國(guó)內(nèi)大多采用混合模式， 多數(shù)主流大型語(yǔ)言模型走的是 GPT 技術(shù)路線，直到 2022 年底在 GPT-3.5 的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了 ChatGPT。

DDR存儲(chǔ)器的設(shè)計(jì)延遲極低，它的目的是盡可能快地傳輸少量緩存數(shù)據(jù)，來(lái)配合CPU進(jìn)行串行計(jì)算。而顯卡多為并行任務(wù)，有大量重復(fù)存取需求，但它對(duì)于延時(shí)的要求沒(méi)有CPU那么高。于是，具有更大帶寬和更高頻率的GDDR出現(xiàn)了。

目前光芯片與光器件國(guó)產(chǎn)化程度較低，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品多為無(wú)源器件、低 速率光芯片，根據(jù) ICC 預(yù)測(cè)，2021 年我國(guó) 25G 光芯片國(guó)產(chǎn)化率約 20%，25G 以 上光芯片國(guó)產(chǎn)化率僅 5%。

在當(dāng)今快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，人工智能 （AI） 正在全面改變行業(yè)，軟件開(kāi)發(fā)也不例外。AI 可以通過(guò)簡(jiǎn)化流程、自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)以及使開(kāi)發(fā)人員能夠構(gòu)建創(chuàng)新應(yīng)用程序來(lái)顯著增強(qiáng)開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)。

矢量數(shù)據(jù)庫(kù)目前在科技界風(fēng)靡一時(shí)，而不僅僅是炒作。由于利用矢量嵌入的人工智能進(jìn)步，矢量搜索變得越來(lái)越重要。這些向量嵌入是單詞嵌入、句子或文檔的向量表示，只需查看向量之間的距離度量，即可為語(yǔ)義接近的輸入提供語(yǔ)義相似性。