目前，通过骄阳200的算力密度提升、hbm內存带宽突破，以及节点通信的代际突破，团队已將分布式训练中的“通信—计算比例”，从初代的1：3，优化至1：6。

即通信时间占比从33%降至16.6%以下，训练成本大幅降低。

洛川感觉，再优化叠代一下，结合混合併行策略与流水优化，强行懟出一个百亿参数大模型也不是梦~

极光自研的分布式框架，支持“模型並行+数据並行”混合併行。

通过“晶片间高速通信协议+“云—芯协同”协议+高速总线”三层技术架构，连接256

张“骄阳200”，形成5petaflops峰值算力集群。

理论上，可在15天內，完成百亿参数模型的初步训练。

数据层方面，基於庞大的极光社交生態，他们天然便掌握“高纯度语料池”。

悠米社区、极光微博、微信公眾號等极光系平台，日均產生20亿+ugc內容。

经三位风控模型过滤后，形成的“纯净文本库”，包含新闻、专业文章、用户討论等等，总量约40tb。

並且，极光风控系统重的內容指纹哈希库，已提前对跨平台重复內容去重，有效確保了训练数据多样性。

再结合洛先知，此前为10亿参数级模型，亲自开发的“语义去噪模型”，可自动识別並过滤抵制內容，保留3.2亿条高质量长文本，构成核心训练集。

至於算法层，没人比洛先知更懂ai大模型了~

当前，骄阳200已通过所有前期技术验证，以及软体生態適配，可正式进行量產了。

预留4~6个月时间，完成集群搭建、数据清洗、算法调优等基建工作。

预计今年第三季度，极光的首个百亿参数模型即可落地。

届时，极光系平台，將再次迎来质变！

比如，將其接入极光微博和微信公眾號，三维风控模型的“事中监控环节”，进一步增强对长內容的语义级风险识別。

大幅提升变种谣言拦截率，降低风险內容漏检率。

又比如，小悠的“智商”及“反应速度”，也將再次实现智能跃迁，可完成更复杂的任务。

极光系的信息流推送、场景化gg系统，也將再次发生蜕变。

从“千人千面”，进化为“知你所想”。

当然也少不了洛某人的“金疙瘩”，微光基金。

总之，百亿参数模型的泛化能力，支持其快速適配新业务。

让极光系和星光系的每个產品，都拥有更强的“思考”能力。

而各產品產生的海量实时数据，也將持续回流至模型，形成“数据训练—应用优化—数据再沉淀”的闭环。

每季度叠代一次模型参数，使其对用户行为的理解精度，每半年提升15%以上，持续巩固“数据壁垒+技术代差+叠代速度”的三重优势！

在那场尚未正式开启的ai算力竞赛中，极光已获得5年以上的技术领先身位。

而隨著时间的拉长，这种代差级优势，还將继续呈指数级膨胀！

现阶段，ai大模型仍处於，深度学习技术突破的前夜，核心进展集中於计算机视觉领域。

且模型规模与训练能力，严重受限於硬体与算法。

別说洛川之前搞出的10亿参数模型了，就连千万级模型，也没几个能玩明白的。

而等同行们跌跌撞撞追上来的时候，极光应该已经在朝著万亿级大模型使劲了~

不吹牛b，极光能如此顺利的大踏步前进，洛先知至少占六成功劳~

扯了大半天，散会后，洛川又跟王建教授聊了lc市大脑和工业大脑的事儿。

商议出一套大致方案，便再次当起了甩手掌柜，出门提溜上小女友，一块吃旋转小火锅去了。

今天真特么是个好日子啊~