Reducing the Size of AI Models
在边缘设备上运行大型 AI 模型使用 Pixlr 创建的图像AI 模型，尤其是大型语言模型 (LLM)，需要大量的 GPU 内存。例如，对于 2024 年 7 月发布的 LLaMA 3.1 模型，内存要求如下：80 亿参数模型需要 16 GB 内存（16 位浮点权重）更大的 4050 亿参数模型需要 810 GB（使用 16 位浮点数）在全尺寸机器学习模型中，权重表示为 32 位浮点数。现代模型具有数亿到数百亿（甚至数千亿）的权重。训练和运行如此大的模型非常耗费资源：它需要大量的计算（处理能力）。它需要大量的 GPU 内存。它会消耗大量的能源，特别是，造成这种能源消耗的最大因素是：- 使用 3
Wages, Employment Not Determined By Supply And Demand
1.0 简介我想我已经有一段时间没有提出过这样的介绍性示例了，在这个示例中，在给定净产出水平的情况下，工资上涨与企业想要雇用更多劳动力有关。此示例是作为垂直整合企业的会计问题提出的。在此示例中，使用有理数进行精确计算非常繁琐。我估计如果有人想检查这一点，他们会使用电子表格。据我所知，Microsoft Excel 使用双精度浮点数。2.0 技术一家生产玉米的竞争性垂直整合企业的经理知道表 1 中列出的四种生产过程。玉米是一种消费品，也是一种资本品，即用于生产其他商品的生产商品。事实上，铁、钢和玉米在这个例子中都是资本品。第一个过程生产铁，第二个过程生产钢，后两个过程生产玉米。每个过程都表现出规
