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  　　大模型的大規模應用與其算力成本緊密相關。對于模型廠商而言，目前主要的算力成本包括預訓練成本和推理成本。除去GPU每秒運算次數和顯卡的租用成本這兩個常量后，大模型的預訓練成本與模型參數量和訓練數據的token量正相關，推理成本與模型參數量正相關。而大模型的性能通常與其參數量相關聯，而越高的參數量意味著越高的算力成本。因此，如何在同樣的算力成本下提升大模型的參數量成了破局的關鍵。
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