（来源：上观新闻）
公开的学🥵👽术测试集🧠，数据量小，对L🍺🚊LM来说不过是❗⏸一小撮资料🦒。但仔细🕊🙈看新协议，微软保🇨🇬🚵♀️住了几件🔨更值钱的东👩🎨西🚾。图为微软官方公📺告的中文翻译👨👨👧👦，使用gpt-i⚒mage-2生成🇸🇷SAP是什么 过去几年，🇲🇬微软是Op🏂enAI最重要的🇬🇵外部支持者👠🈳。然后检索到 🎻Moxt🌪 联合创🇺🇲始人的一个🤦♂️访谈，其中他的👁️🗨️解释是🈂🧦： MD🇦🇩📧、CS🐴🔏V、HTML 是☢ AI 时代🇨🇦🇦🇱的新 Wo🇹🇯rd、E😠🇪🇺xcel↩ 和 P😘🔽PT🇧🇱。
上表展示了基础🧵➗设定的测试🇸🇮结果，无指导的基🇨🇺线设定下✂平均通🇲🇻过率为51📳🙋♂️.0%🤛🇸🇨。在训练方👘⏺面，大型语言模型🚨❤已经导致计算需求😅⛱每年增长近五倍🕧🇳🇱。谷歌云发☄🤖布首款推理专🏷用芯片TPU 8👨i，优化SRA☹M至384M👒B、通信🏜🇨🇰链路减至7级、😾👿搭载C🔰🇵🇹AE引擎，实现每🌇🐜美元性能提升8🥕0%、能效翻倍⏭；其训练芯片T🙍PU 8t训练🇹🇭速度较前代提升3🕡倍，可支撑百万🚝📒级芯片集🈁群👩👩👧🇧🇴。
而这，🚱也恰恰是下🇧🇸🌏一代内👨👩👧👧容OS的价值所在🧐。事实上，资🐗⏩本市场给清洗👯♂️🥳层的估值分化🇹🇲🇹🇷极其剧🐴🙅♂️烈：纯人力🇵🇷🐸密集型的标注😳厂因利润微薄甚🕵至持续亏损，🇹🇨🚼PE估值往往失📷效——资本市场直🅱接用P👨👨👦👦S定价🇧🇬，且常常↩SAP是什么只能拿到1-2倍🏣的PS🍔。大语言模型😝在推理阶段需🇸🇹要将海🏵量参数🏳和中间状态存😗🐳入片上可👘访问的高速3️⃣🥺内存，而高带宽🧵显存（HBM🏃🚍）正是为此而🇻🇬💏生的存储🇫🇯方案——通过👗⚖将多层D🙍RAM芯片垂直👖🇬🇦堆叠，并用硅🌤🏠通孔连👣💛接，HB🍗M实现🇸🇳🐚了极高的带宽密度🥒，成为🇵🇲🇧🇫GPU和A🇻🇬I加速器的标☔🎺配➖。
