OpenAI训练175B参数的GPT-3费用：1200万美元，

OpenAI训练500B参数的GPT-4费用：1亿美元。

清华国内高校第一，其只能玩6B参数的ChatGLM。

Meta牛不牛？牛到直接把LLaMA 65B开源了。

UC 伯克利，CMU, Stanford, MBZUAI,和UC San Diego五所名校，也只敢在LLaMA基础上进行微调，而且，LLaMA明明有65B的大模型，Vicuna和Alpcaca也只敢玩13B和7B参数的LLaMA。

谷歌牛不牛？它的学徒bard还在无限内测中。

目前LLM多了去了，只有OpenAI一家敢收费，为啥呢，还不是因为GPT-4一骑绝尘。

你细品，Meta的模型的名字中文翻译是：草泥马，Vicuna也是草泥马，Alpcaca也是草泥马，真是绝了，这简直是绝望的怒吼，你懂的。

你再品，谷歌这种AI大牛公司也只敢叫学徒的名字。

如果你对大模型没概念，比如我用廉价的CPU和廉价的内存演示一个很小很小很小的LLaMA 65B。从github上clone vicuna，然后拷贝LLaMA 65B到其model目录，然后运行:

python -m fastchat.serve.cli --device cpu --model-path pyllama_data/output/65b，然后内存只要加载了不到一半，内存就撑满了。为了不死机，你只能果断的ctrl+C中止了程序。

这可仅仅是65B的小模型呀，就是用廉价的CPU和内存尚不能演示，更别提训练了。所以说，现在有些老板动不动就说想要自研ChatGPT的念头，显然是不可取的。

来自百度百家号  作者/刘一手看财经，版权归原创