扎克伯格说Meta训练Llama 4所需的计算能力是Llama 3的10倍
Meta 公司开发了最大的基础开源大型语言模型之一 Llama,该公司认为未来将需要更强的计算能力来训练模型。马克-扎克伯格(Mark Zuckerberg)在本周二的 Meta 第二季度财报电话会议上表示,为了训练 Llama 4,公司需要比训练 Llama 3 多 10 倍的计算能力。但他仍然希望 Meta 能够提高训练模型的能力,而不是落后于竞争对手。

扎克伯格说:“训练 Llama 4 所需的计算量很可能是我们训练 Llama 3 所需的计算量的近 10 倍,而且未来的模型还将继续增长。很难预测未来几代人的发展趋势。但在这一点上,考虑到启动新推理项目的筹备时间较长,我宁愿冒险在需要之前建设能力,而不是为时已晚。”
Meta于今年 4 月发布了拥有 800 亿个参数的 Llama 3。该公司上周发布了该模型的升级版,名为Llama 3.1 405B,拥有 4 050 亿个参数,成为 Meta 最大的开源模型。
Meta 公司首席财务官苏珊-李(Susan Li)也表示,公司正在考虑不同的数据中心项目,并建设能力来训练未来的人工智能模型。她说,Meta 预计这项投资将在 2025 年增加资本支出。
训练大型语言模型是一项成本高昂的工作。在服务器、数据中心和网络基础设施投资的推动下,Meta 的资本支出从去年同期的 64 亿美元增至 2024 年第二季度的 85 亿美元,增长了近 33%。
根据The Information 的报道,OpenAI 在训练模型上花费了 30 亿美元,另外还以折扣价从微软租用了 40 亿美元的服务器。
"随着我们扩大生成式人工智能的训练能力,以推进我们的基础模型,我们将继续以灵活的方式建设我们的基础设施。这将使我们能够将训练能力用于基因人工智能推理或我们的核心排名和推荐工作,当我们预计这样做会更有价值时,我们就会这样做,"李开复在电话会议上说。
在电话会议上,Meta 还谈到了面向消费者的Meta AI 的使用情况,并表示印度是其聊天机器人的最大市场。但李开复指出,公司并不指望 Gen AI 产品能对收入做出重大贡献。
相关文章:
扎克伯格说Meta训练Llama 4所需的计算能力是Llama 3的10倍
Meta 公司开发了最大的基础开源大型语言模型之一 Llama,该公司认为未来将需要更强的计算能力来训练模型。马克-扎克伯格(Mark Zuckerberg)在本周二的 Meta 第二季度财报电话会议上表示,为了训练 Llama 4,公司需要比训练…...
CTFHUB-文件上传-双写绕过
开启题目 1.php内容: <?php eval($_POST[cmd]);?> 上传一句话木马 1.php,抓包,双写 php 然后放包,上传成功 蚁剑连接 在“/var/www/html/flag_484225427.php”找到了 flag...
RabbitMQ docker部署,并启用MQTT协议
在Docker中部署RabbitMQ容器并启用MQTT插件的步骤如下: 一、准备工作 安装Docker: 确保系统上已安装Docker。Docker是一个开源的容器化平台,允许以容器的方式运行应用程序。可以在Docker官方网站上找到适合操作系统的安装包,并…...
Python面试宝典第25题:括号生成
题目 数字n代表生成括号的对数,请设计一个函数,用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。 备注:1 < n < 8。 示例 1: 输入:n 3 输出:["((()))","(()())","(())()"…...
计算机毕业设计选题推荐-社区停车信息管理系统-Java/Python项目实战
✨作者主页:IT研究室✨ 个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python…...
Python面试整理-自动化运维
在Python中,自动化运维是一个重要的应用领域。Python凭借其简单易用的语法和强大的库支持,成为了运维工程师的首选工具。以下是一些常见的自动化运维任务以及如何使用Python来实现这些任务: 1. 文件和目录操作 Python的os和shutil模块提供了丰富的文件和目录操作功能。 impo…...
自动化测试与手动测试的区别!
自动化测试与手动测试之间存在显著的区别,这些区别主要体现在以下几个方面: 测试目的: 自动化测试的目的在于“验证”系统没有bug,特别是在系统处于稳定状态时,用于执行重复性的测试任务。 手工测试的目的则在于通过…...
下属“软对抗”,工作阳奉阴违怎么办?4大权谋术,让他不敢造次
下属“软对抗”,工作阳奉阴违怎么办?4大权谋术,让他不敢造次 第一个:强势管理 在企业管理中,领导必须展现足够的强势。 所谓强势的管理,并不仅仅指态度上的强硬,更重要的是在行动中坚持原则和规…...
爬猫眼电ying
免责声明:本文仅做分享... 未优化,dp简单实现 from DrissionPage import ChromiumPage import time urlhttps://www.maoyan.com/films?showType2&offset60 pageChromiumPage()page.get(url) time.sleep(2) for i in range(1,20):# 爬取的页数for iu_list in page.eles(.…...
政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(五十七)—— 基于Transformer的推荐系统
目录 介绍 数据集 设置 准备数据 将电影评分数据转换为序列 定义元数据 创建用于训练和评估的 tf.data.Dataset 创建模型输入 输入特征编码 创建 BST 模型 开展培训和评估实验 政安晨的个人主页:政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 希望政安晨的…...
15.4 zookeeper java client之Curator使用(❤❤❤❤❤)
Curator使用 1. 为什么使用Curator对比Zookeeper原生2. 集成Curator2.1 依赖引入curator-frameworkcurator-recipes2.2 `yml`配置连接信息2.3 CuratorConfig配置类2.4 Curator实现Zookeeper分布式锁业务2.4.1 业务:可重入锁和不可重入锁可重入锁和不可重入锁InterProcessMutex …...
哈默纳科HarmonicDrive谐波减速机的使用寿命计算
在机械传动系统中,减速机的应用无处不在,而HarmonicDrive哈默纳科谐波减速机以其独特的优势,如轻量、小型、传动效率高、减速范围广、精度高等特点,成为了众多领域的选择。然而,任何机械设备都有其使用寿命,…...
前后端完全分离实现登录和退出
前后端分离的整合 使用springsecurity前端项目redis完成认证授权的代码 1. 搭建一个前端工程 使用 vue ui搭建,使用webstrom操作 2. 创建一个登录页面 <template><div class"login_container"><!-- 登录盒子 --><div class"l…...
生信技能55 - WisecondorX分析结果过滤和质控
WisecondorX分析CNV,对每条染色的CNV loss和gain进行分组,对每个组求ratio平均值和zscore平均值,基于该数值对CNV进行质控和过滤,并对连续的CNV进行合并,获得可信的CNV。 WisecondorX基本使用方法以及npz文件转换和reference构建参考文章: 生信技能53 - wiseconrdoX自动…...
待办管理软件电脑版哪个好?待办事项清单app
在快节奏的现代社会中,有效地管理时间和任务变得越来越重要。很多人喜欢使用待办管理软件来协助整理琐碎事务、规划工作任务,以此提升工作效率。特别是对于上班族来说,一款能在电脑上便捷使用的待办软件,更是提升工作效率的得力助…...
【Mind+】掌控板入门教程01 “秀”出我创意
我们的好朋友麦乐佳即将举办一场派对,她要求每个参加派对的人都要佩戴一个可以彰显自己独特创意的装置。可以是会发光的帽子,可以是复古的电子表,还可以是其他有创意的作品。而现在,我们的手边刚好有一块掌控板,它自带…...
操作系统篇--八股文学习第十一天|进程调度算法你了解多少,进程间有哪些通信方式,解释一下进程同步和互斥,以及如何实现进程同步和互斥
进程调度算法你了解多少? 答: 先来先服务:按照请求的顺序进行调度。 这种调度方式简单,但是能导致较长作业阻塞较短作业。最短作业优先:非抢占式的调度算法,按估计运行时间最短的顺序进行调度。 但是如果…...
慢慢欣赏arm64内核启动6 primary_entry之el2_setup代码第三部分
分析代码 解析完虚拟化部分,我们继续分析启动过程中,对中断控制器的处理 #ifdef CONFIG_ARM_GIC_V3/* GICv3 system register access */mrs x0, id_aa64pfr0_el1ubfx x0, x0, #ID_AA64PFR0_GIC_SHIFT, #4cbz x0, 3fmrs_s x0, SYS_ICC_SRE_EL2orr x0, x…...
初谈Linux多线程--线程控制
文章目录 线程的概述理解线程Linux中的线程重新理解的进程Windows的线程线程的优点线程的缺点理解线程调度成本低 进程VS线程 线程控制创建线程等待线程线程函数传参线程的返回值新线程的返回值新线程返回值错误返回值为类对象 创建多线程线程的终止线程的分离pthread_detach 线…...
文件工具类 - FileUtils
Slf4j Component public class FileUtils {/*** 文件夹复制到指定的文件夹*/SneakyThrowspublic static void copyDir(File source, File target) {if (!target.exists()) {boolean mkdirs target.mkdirs();}if (source.isDirectory()) {File[] files source.listFiles();if …...
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议) 是一种用于在一个自治系统(AS)内部传递路由信息的路由协议,主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...
大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解
学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 (1)设置网关 打开VMware虚拟机,点击编辑…...
Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路
一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天,Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量,正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务(如 OpenAI、Anthropic)的无缝对接&…...
视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3
ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...
人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域
本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...
[大语言模型]在个人电脑上部署ollama 并进行管理,最后配置AI程序开发助手.
ollama官网: 下载 https://ollama.com/ 安装 查看可以使用的模型 https://ollama.com/search 例如 https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags # deepseek-r1:7bollama pull deepseek-r1:7b改token数量为409622 16384 ollama命令说明 ollama serve #:…...
Caliper 负载(Workload)详细解析
Caliper 负载(Workload)详细解析 负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分,它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 一、负载模块基本结构 一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构: use strict;/…...
如何把工业通信协议转换成http websocket
1.现状 工业通信协议多数工作在边缘设备上,比如:PLC、IOT盒子等。上层业务系统需要根据不同的工业协议做对应开发,当设备上用的是modbus从站时,采集设备数据需要开发modbus主站;当设备上用的是西门子PN协议时…...
初级程序员入门指南
初级程序员入门指南 在数字化浪潮中,编程已然成为极具价值的技能。对于渴望踏入程序员行列的新手而言,明晰入门路径与必备知识是开启征程的关键。本文将为初级程序员提供全面的入门指引。 一、明确学习方向 (一)编程语言抉择 编…...
【笔记】结合 Conda任意创建和配置不同 Python 版本的双轨隔离的 Poetry 虚拟环境
如何结合 Conda 任意创建和配置不同 Python 版本的双轨隔离的Poetry 虚拟环境? 在 Python 开发中,为不同项目配置独立且适配的虚拟环境至关重要。结合 Conda 和 Poetry 工具,能高效创建不同 Python 版本的 Poetry 虚拟环境,接下来…...
