大模型参数大小，占用多少字节，验证环节需要多少算力；“100B Token，支持8K上下文”是什么意思 ；Llama模型；

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大模型参数大小，占用多少字节，验证环节需要多少算力

一、主流大模型参数大小及占用字节数

二、验证环节所需算力

“100B Token，支持8K上下文”是什么意思 

一、100B Token

二、支持8K上下文

总结

Llama模型

Llama模型版本

参数的含义

Llama3 70B，参数量，普通5千元电脑能本地实现单次推理吗

一、Llama3 70B的参数量

二、普通5千元电脑能否实现单次推理

大模型参数大小，占用多少字节，验证环节需要多少算力

关于主流大模型的参数大小、占用的字节数以及验证环节所需的算力，以下是一些具体的例子和分析：

一、主流大模型参数大小及占用字节数

  1. ChatGPT

    • 参数规模：约1750亿（即175B）
    • 占用字节数（以float32为例）：175,000,000,000 × 4字节 = 700,000,000,000字节 =
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LLM - 大模型的 参数量/计算量/激活值/KV Cache 的详细分析 教程
AGI
03-31 482
在大模型中，参数量、计算量、激活值以及 KV Cache 是影响模型性能和资源消耗的关键因素。参数量通常与模型的复杂度成正比。计算量则与模型的前向和反向传播过程密切相关，Transformer 模型的计算量在使用 KV Cache 后会显著减少，因为 KV Cache 可以避免重复计算已经处理过的序列。激活值的显存占用在推理阶段尤为重要，其大小取决于序列长度、批次大小、隐藏层维度等因素，通常会随着批次大小的增加而显著增长。
现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？
春华秋实
07-29 990
其中，在拓展购物消费体验方面，《措施》鼓励在确保透明度和严格监管的前提下，采用AI大模型、VR全景技术和数字人等前沿科技，拓宽电商直播边界。目前，常见的更大模型包括16B、34B、52B、56B、65B、70B、100B、130B、170B和220B等。将大语言模型设计成6/7B、13B和130B等几个档次，是在性能、计算资源、应用场景、训练调优、市场需求和研究实验等多方面综合考虑的结果。能下载到的模型普遍都是6/7B(小)、13B(中)、大(130B) 三种，比如ChatGLM 和Llama2 等。
大模型参数量及其单位的概念
Wuqing857的博客
07-21 3454
RoBERTa-Base模型的参数量比BERT-Base模型的参数量稍多一些，这是因为RoBERTa引入了一些额外的层和参数，比如用于动态调整模型输入的句子顺序的“动态遮蔽”（dynamic masking）策略。- 999个特殊的token，如 `[UNK]`（未知词）、`[PAD]`（填充）、`[CLS]`（分类任务的句子开始标志）、`[SEP]`（序列分隔符）、`[MASK]`（掩码，用于遮蔽语言模型任务）：表示十亿（Billion）。同样地，在模型参数量的上下文中，"B"指的是十亿个参数。
主流大模型（如OpenAI、阿里云通义千问、Anthropic、Hugging Face等）调用不同API的参数说明及对比总结
爱的叹息的专栏
04-21 1180
主流大模型（如OpenAI、阿里云通义千问、Anthropic、Hugging Face等）调用不同API的参数说明及对比总结
【AI风向标】大模型参数量到底有多大？带你了解 ChatGPT、Kimi、文心一言的底层实力
最新发布
qq_25438419的博客
05-30 864
"33B大模型"是指拥有330亿参数的AI模型，处于中大型规模，在性能与成本间取得平衡。主流大模型参数量差异显著：OpenAI的GPT-3.5约1750亿，GPT-4推测超2000亿；国内模型中通义千问72B（720亿）和Qwen-32B（320亿）表现突出。33B级模型（如InternLM、Yi等）特别适合代码生成、多轮对话和Agent部署，相比小型模型（如6B）能力更强，又比70B+模型更具成本优势。中文领域模型如文心一言（估100B）、豆包（30B-70B）等根据场景需求选择不同参数规模，其中33B级
大模型参数揭秘：7B, 13B, 175B的意义与影响
m0_71745484的博客
09-06 2804
大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务时可能就会表现得更好。
大模型相关资料整理
weixin_36378508的博客
11-16 5662
深度大模型
一文读懂大模型显存需求：从0.5B到70B，你的显卡够用吗？
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最小推荐内存基于相应精度计算，包含工作内存和系统预留 **最小推荐内存(FP32)基于全量参数计算，包含工作内存和系统预留。
处理 **5万字（约7.5万-10万token，中文1字≈1.5-2token）** 的上下文
MrLi的博客
02-02 677
的上下文，对模型的长文本处理能力和显存要求较高。可根据预算、硬件条件和质量要求灵活选择。若需具体部署代码或调优方案，可进一步说明需求！
惊！大模型参数里藏着这些 “秘密武器”
xiatian_win123的博客
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文章以办公室小李和老张的对话展开，科普大模型知识。介绍其发展历经萌芽期、沉淀期、爆发期，类型涵盖对话、生图、视频等，有视觉、Tools 等多种标签，8K - 128K 指上下文长度，MoE 等代表模型规格，还阐述在医疗、金融等领域应用，探讨大模型能否颠覆传统，还是只是短暂热潮 。
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本文将介绍AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析
大模型到底需要消耗多少GPU显存？公式和工具全都有
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如何计算大模型到底需要多少显存，是常常被问起的问题。现从实用角度介绍一个简单公式和一个工具方便大家工作中使用。1）估算公式（该公式来自于Sam Stoelinga简化[1]）注意：该公式只是为了简化计算的估计，并未包含kvcache所需显存以及context大小的影响。下面以运行16位精度的 Llama 70B 模型所需的 GPU 内存为例套用公式：该模型有 700 亿参数。由此可见，模型所需的 GPU 内存相当大。
大模型的 Token 使用详解：限制与注意事项
木南曌的博客
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Token 可以是单个字符、单词、或由多个词组成的短语。Token 作为模型理解和处理文本的基础，有助于模型捕捉语言的结构和语义信息。
模型算力需求估算
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
12-29 4991
（Billion Parameters，简称B）和训练/推理的计算任务复杂度，结合硬件计算能力（例如每秒浮点运算次数，FLOPS）来估算。以下是详细的方法和公式说明，以及实际的计算示例。算力需求的估算依赖于参数量、模型架构及硬件性能，结合训练/推理场景的特定要求来计算。通过上述公式和示例，我们可以定量分析不同任务的算力需求，并合理配置硬件资源以优化运行效率。结论：推理任务相对较轻，单台H100可以在30秒内完成此任务。推理算力需求一般远低于训练，因为只需要执行前向传播。，可以将训练时间缩短到约。
为了实现大模型的本地部署，应该怎么配置电脑硬件？
m0_63171455的博客
12-04 1万+
最近研究了大模型以及GPU服务器配置等问题。结论是7B-70B大模型最合适个人本地部署。以下是配置。CPU：32-64核 （可降级，没有显存重要）。内存：128GB - 512GB。内存一般在显存的两倍左右，显存不够，内存来凑。硬盘：4TB - 12 TB SSD。操作系统：Debian12 >= Ubuntu 24.04 LTS > Windows 11重点是GPU。大模型时代，显存当然越大越好。但合理显存估算也很重要。以x B大模型y bit量化为例，推理的显存至少为x*y/8 GB。
预估大模型推理所需的算力
qq_52213607的博客
01-18 2898
大模型推理
AI大模型训练相关参数如何估算？有这一篇就够了
python1234567_的博客
10-31 4224
随着大模型时代的到来，模型参数量、训练数据量、计算量等各方面急剧增长。参数规模方面，在过去的几年里，语言模型的参数规模从数亿增长到数千亿，甚至达到万亿级别。例如OpenAI的GPT-3拥有175B参数，而GPT MoE参数规模到达了1.8T；数据量方面，训练一个大模型通常需要达到T级别tokens；另外，由于参数规模和数据量庞大，随之带来的是巨大的计算量。
7B？13B？65B？揭秘大模型参数量的计算方法与意义
2401_84204413的博客
01-22 1919
最近发现很多做训练和推理的朋友都在讨论大模型参数量和模型大小之间的关系。例如羊驼系列 LLaMA 大模型，按照参数量的大小有四个型号：LLaMA-7B、LLaMA-13B、LLaMA-33B 与 LLaMA-65B。这里的 B 是 billion 的缩写，指代模型的参数规模。故最小的模型 7B 包含 70 亿个参数，而最大的一款 65B 则包含 650 亿个参数。这个参数量到底是怎么算出来的？
模型训练算力评估相关概念（自用）
zerostartgo的博客
02-29 2296
当我们训练一个模型时（比如LLM)，通常通过计算它的FLOPs与使用的GPU的FLOPS，大致估算训练时间。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最常用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是Linpack。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的。比如我们要估算一个卷积神经网络总复杂度时使用的单位就是FLOPs。，可以理解为描述总计算量的单位。度，即QPS可以用来描述一个模型或者服务在GPU尽可能打满的情况下每秒能处理查询的个数，通常作为。
大模型各个参数
03-12
<think>好的，用户想了解大模型的各个参数详解。首先，我需要回忆一下相关知识。根据提供的引用，特别是引用[1]和[2]，其中提到了模型参数的单位、计算方法和具体参数的解析。引用[3]和[4]则涉及参数微调和其他相关设置。 首先，参数单位方面，用户可能不清楚“7B”具体代表什么。需要解释B代表十亿参数，比如7B就是70亿参数。参数数量直接关系到模型的复杂度和计算需求，这点需要明确。 然后，参数类型方面，分为可训练参数和冻结参数。可训练参数在微调时会调整，而冻结参数保持不变。例如，全连接层和注意力机制中的参数通常是可训练的，而某些层可能被冻结以减少计算量。 接下来，参数计算部分。引用[2]详细介绍了LLaMA2的参数量计算，可以举例说明，比如Transformer层中的参数组成，包括自注意力层的QKV矩阵、投影矩阵，以及前馈网络的两层线性变换。每个矩阵的参数数量计算方法是输入维度乘以输出维度，然后累加。 参数存储方面，需要解释参数占用内存的计算方式，比如每个参数通常是float32占4字节，或者使用混合精度时的不同情况。总参数数量乘以每个参数所占字节数，再转换为GB单位。 此外，参数分布也很重要，不同的层如Embedding层、Transformer层、输出层的参数占比不同，影响模型的优化方向。比如Embedding层参数通常占比较大，尤其是在词表大的情况下。 最后，参数调优方面，根据引用[3]和[4]，可以提到微调方法，如LoRA和QLoRA，这些技术如何调整参数以减少计算资源需求。同时，超参数如学习率、批大小对训练的影响也需要说明。 在生成相关问题的时候，需要涵盖参数计算、影响、调优方法、存储优化和应用场景等方面，帮助用户进一步探索。同时要确保引用正确，比如参数单位部分来自引用[1]，参数计算来自引用[2]，微调方法来自引用[3]，参数设置来自引用[4]。 整个过程中要保持语言口语化，避免使用专业术语过多，必要时举例说明，确保用户理解。检查是否符合格式要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且正确添加引用标识。最后验证LaTeX语法是否正确，避免格式错误。</think>以下是大模型参数的详细解析，结合技术原理和实际应用场景说明： ### 一、参数单位解析 1. **基础单位**： - **B（Billion）**：表示十亿级参数，例如$7B$模型包含70亿个参数 - **T（Trillion）**：表示万亿级参数，例如$175B=0.175T$[^1] 2. **参数规模对比**： $$ \begin{aligned} &\text{小型模型：}<1B \\ &\text{中型模型：1-10B} \\ &\text{大型模型：10-100B} \\ &\text{超大规模：>100B} \end{aligned} $$ ### 二、参数类型与作用 1. **可训练参数**： - 全连接层权重（如$W_{qkv}$矩阵） - 注意力机制参数（如$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$） - 层归一化参数（$\gamma,\beta$） 2. **冻结参数**： - 预训练阶段已固定的参数 - 特定任务中保持不变的参数层[^3] ### 三、参数计算示例（以LLaMA2为例） 1. **Transformer层参数计算**： $$ \text{参数量} = 4d_{model}^2 + 2d_{model}d_{ff} $$ - $d_{model}$：隐层维度（如4096） - $d_{ff}$：前馈网络维度（通常为$4d_{model}$） 2. **具体分解**： - 自注意力层：$4 \times 4096^2 = 67,108,864$ - 前馈网络：$2 \times 4096 \times 16384 = 134,217,728$ - 单层总计：约2亿参数[^2] ### 四、参数存储与内存 | 参数规模 | float32存储 | float16存储 | 混合精度存储 | |---------|------------|------------|-------------| | 7B | 28GB | 14GB | 18-20GB | | 13B | 52GB | 26GB | 33-36GB | | 70B | 280GB | 140GB | 175-190GB | *注：实际存储需增加20-30%的梯度存储空间* ### 五、参数分布特征 1. **典型分布比例**： - Embedding层：约20% - Transformer层：约75% - 输出层：约5% 2. **优化重点**： - 80%的计算量集中在注意力机制参数 - 90%的内存占用来自权重矩阵[^4] ### 六、参数调优方法 1. **微调技术**： - LoRA：仅更新低秩矩阵参数 - QLoRA：4-bit量化+低秩适配 - Adapter：插入小型可训练模块[^3] 2. **超参数设置**： ```python # 典型训练配置 { "learning_rate": 3e-5, "batch_size": 32, "weight_decay": 0.01, "warmup_steps": 500 } ```
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