据 MarkTechPost 报道，在最近发布的一篇研究论文中，斯坦福大学和康奈尔大学的研究者提出了一种方法以应对大型语言模型极高的训练成本。该团队举例说，在维基百科 5,500 万个页面上运行推理的成本超过 10 万美元，相当于每 1,000 个词组的价格超过 0.002 美元。与直接对每个文档进行推理相比，这些研究者提出的方法可以将推理成本降低 110 倍，同时还能提高推理结果的质量。
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