深度 | 9款GPU横评，哪些适合大模型训练，哪些适合推理任务？
深度 | 9款GPU横评，哪些适合大模型训练，哪些适合推理任务？在 AI 领域，有两大场景对 GPU 的需求最大，一个是模型训练，另一个是 AI 推理任务。
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10162 点击 2024-09-24 12:32
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在 AI 领域，有两大场景对 GPU 的需求最大，一个是模型训练，另一个是 AI 推理任务。
LLaMA-Omni能够接收语音指令，同步生成文本和语音响应，响应延迟低至 226ms，低于 GPT-4o 的平均音频响应延迟 320ms。
虽然 RLHF 的初衷是用来控制人工智能（AI），但实际上它可能会帮助 AI 欺骗人类。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
CoT只对数学、符号推理才起作用，其他的任务几乎没什么卵用！这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手，分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来，CoT并非是所有大模型标配。
OpenAI的self-play RL新模型o1最近交卷，直接引爆了关于对于self-play的讨论。
o1，Inference law，推理定律，模型训练
随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的正确路径吗？
演员导演谈妥与否，目前不得而知
如何处理小众数据，如何让这些模型高效地学习专业领域的知识，一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法，为这个问题带来了新的解决思路。