超大规模自然语言模型的发展历程
2023-03-28 08:15:49
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表4. 超大规模拥有的IT供电（MW）预测在欧盟按地区和国家，2024 - 2031
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图9. 数据中心建设和安装投资（亿欧元），超大规模自有数据中心，2023 – 2030 预测
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图12. 数据中心建设与安装投资（亿欧元），超大规模自有数据中心，2024 – 2031 预测
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图14B. 超大规模自有数据中心在欧盟的经济影响，就业影响，2024
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表6. 预计2023 - 2030年欧盟各地区和国家的超大规模拥有IT电源（MW）
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图21. 您认为以下创新何时会成为您组织的现实选择？ — 联合定位与超大规模
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图14A. 欧洲超大规模数据中心的经济影响，就业效果，2024-2031
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表4. 欧盟按区域和国家的超大规模 IT 电源（MW）预测，2024 - 2031
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图26. 你认为以下创新何时会成为你组织的现实选择？——共址与超大规模
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图 8 “最坏情况”贸易战对印度尼西亚前10大农业食品下游需求部门的影响，2025年至2030年
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预训练大模型进入千亿参数时代，模型训练算力需求迈上新台阶。自GPT-3模型之后，大规模的自然语言模型进入了千亿参数时代，2021年之后涌现出诸多千亿规模的自然语言模型，模型的训练算力显著增加。ChatGPT模型参数量为1750亿，训练算力需求为3.14*1023 flops，当前各种预训练语言模型还在快速的更新迭代，不断刷新自然语言处理任务的表现记录，单一模型的训练算力需求也不断突破新高。
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