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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。
但今天的標普500指數并非如此。分析師說,目前標普500的被動投資僅占總量的一半多一點,相比之下日本的被動投資比例達到80%,而且CFTC數據顯示目前投機者的頭寸為凈空頭。同時,根據市盈率數據,雖然標普500的價格和內在價值之間的差距很大,但除了“七姐妹”(Magnificent7)之外,大部分股票的市盈率更接近長期平均水平。