用于AI训练的集规模正在剧增长
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AI大模型遵 规模扩展定 ，前沿 AI模型的参 量、 量和计算量呈现 级增长。2020年，OpenAI 示了大模型规模扩展定 （Scaling Laws）：大 言模型（LLM）的最终 能取决于模型参 量、训练 量、训练计算量的堆叠扩展。于是，在参 量方面，以 OpenAI的 GPT系列为代表，从 GPT-3的 1750 亿参 发展到 GPT-4 的预估 1.7 万亿参 规模，再到 GPT-5 可能达到 3 至 50 万亿参 ，模型参 量呈 级增长。同时，训练 量也从千亿token（GPT-3为 4000亿） 升至 万亿 token，如 Llama 3.1的训练 消耗约为 3.67万亿 token，DeepSeek V3更是基于 14.8万亿高 量 token训练。
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