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其次,然而,Turin的高密度型号做出了一个明确的权衡:优先考虑吞吐量而非单核缓存。我们对整个Turin产品线的分析突显了这一转变。例如,将最高密度的Turin型号与我们的第12代Genoa-X处理器进行比较,Turin的192个核心共享384MB的L3缓存。这使得每个核心仅能访问2MB,是第12代配置的六分之一。对于任何严重依赖缓存局部性的工作负载(正如我们之前的情况),这种减少构成了严峻挑战。

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第三,苏拉提解释说:“由于大型语言模型的训练目标是捕捉并复现训练数据中的统计规律,而这些数据往往过度代表主流语言与意识形态,导致其输出只能反映人类经验中狭隘且扭曲的片段。”

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