显卡禁令下国产大模型突围：新一代盐架构大模型优势尽显
### 国产大模型突破攻略
在显卡禁令的大环境下，国产大模型要突出重围并非易事。新一代盐架构大模型带来了新希望。

盐架构大模型有着诸多优势。它在训练效率上表现卓越，相比传统模型有显著提升。推理吞吐量方面也十分出色，能在相同条件下实现更高的吞吐量。资源消耗上，对显存等资源的利用更为合理，成本更低。

对于开发者而言，利用盐架构可在相同机器下做更多实验，降低风险，更快速地完成模型训练。对于使用者，能缓解更新问题，享受流畅体验。

企业在选择大模型时，可重点考量盐架构大模型。它支持从零开始预训练，打造专属企业内部的大模型，且百分百支持私有化，满足企业对数据隐私的需求。无论是办公笔记本电脑还是服务器，盐架构大模型都能稳定运行，助力企业在人工智能领域取得更好发展。
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[Q]：盐架构大模型相比transformer架构有哪些优势？
[A]：盐架构大模型训练效率是transformer的七倍，吞吐是五倍，记忆是三倍，支持CPU无损运行，低幻觉表达，应用成本更低。
[Q]：盐架构大模型在训练效果上如何？
[A]：训练数据收敛到相同损失值时，盐仅需1.5小时，而transformer需10.5小时，训练效率是其七倍。
[Q]：盐架构大模型的推理吞吐量表现如何？
[A]：在单张A880G显卡上，1.3B参数规模下，盐的吞吐量是相同条件下transformer的五倍。
[Q]：盐架构大模型推理时资源消耗情况怎样？
[A]：在单张4090 24G显卡上，盐模型显存使用稳定在14G左右，可实现无限长度推理。
[Q]：盐架构大模型支持哪些参数量模型设计和训练？
[A]：支持13亿、70亿、480亿参数量模型设计和训练，也支持千亿参数量模型。
[Q]：盐架构大模型在记忆能力方面如何？
[A]：以古诗续写为例，训练15个air pod后，训练集准确率达90%以上，是相同迭代次数下transformer的三倍。
[Q]：盐架构大模型的数据隐私方面有什么特点？
[A]：百分百支持私有化，纯内网使用，可部署到客户指定机器。
[Q]：盐架构大模型能在哪些设备上运行？
[A]：支持CPU服务器运行，也支持主流消费级CPU运行，如办公笔记本电脑。