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此外，这意味着，随着对话长度的增长，计算负荷并非线性上升，而是呈现出显著的波动性增长。这种“逻辑推演”的本质，决定了词元的产出绝非流水线上的物理组装，而是一种高强度的数学模拟过程。业界存在一个公认的近似估算：生成（或处理）一个词元所需的浮点运算次数，大约相当于模型参数总量的两倍。以一款700亿参数的模型为例，处理单个词元便需硬件执行约1400亿次浮点运算。一次典型的千词元对话，其背后是高达140万亿次的物理计算。
最后，于是，一个魔幻的场景出现了——一批刚从职校毕业甚至刚从工厂里出来的人，坐在明亮宽敞的写字楼里，将一段段爽文内容，输进代表着最先进生产力的AI大模型里，由此生产出被观看数亿次的内容。
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