据了解，DeepSpeed-Chat是基于微软 DeepSpeed 深度学习优化库开发而成，具备训练、强化推理等功能，并使用了RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，可将训练速度提升15 倍以上，算力成本大大降低 。比如，仅凭单个 GPU就能支持一个130亿参数的类ChatGPT模型，训练时间也只需要 1.25 小时 。
与此同时，该分析师补充说，未来算力的分布结构一定会朝着分布式、去中心化的方式演进，即训练过程在云端完成，在边缘和端侧重推理 。“而不会像现在一样，所有的压力全部由超算中心承担 。”
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【训练一次ChatGPT，“折寿”3000辆特斯拉】
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