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  　　作为MistralAI商用系列中的旗舰模型，MistralLarge与GPT-4一样并未开源。用户可通过三种方式访问与使用Mistral模型：其中，在欧洲的MistralAl基础设施上安全托管的LaPlateforme是开发者访问MistralAl所有模型的首选方式，开发者可通过点击创建自己的应用程序和服务；MistralAl的开源模型目前可通过GCP、AWS、Azure、NVIDIA等云服务商获得，而MistralLarge目前仅通过Azure云平台提供服务，包括AzureAIStudio和AzureMachineLearning。
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  　　大模型的大规模应用与其算力成本紧密相关。对于模型厂商而言，目前主要的算力成本包括预训练成本和推理成本。除去GPU每秒运算次数和显卡的租用成本这两个常量后，大模型的预训练成本与模型参数量和训练数据的token量正相关，推理成本与模型参数量正相关。而大模型的性能通常与其参数量相关联，而越高的参数量意味着越高的算力成本。因此，如何在同样的算力成本下提升大模型的参数量成了破局的关键。
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  　　经中国家居产业发展峰会组委会研究决定，特聘中国室内装饰协会副会长、中国家居产业发展峰会大雁奖组委会荣誉主席田万良，中国家居产业发展峰会大雁奖组委会主席魏晓飞，中国建筑材料流通协会会长秦占学，全国工商联家具装饰业商会秘书长张仁江，中国陶瓷工业协会副理事长兼秘书长侯文全，中国林产工业协会驻会副会长代秘书长陈天全，中国木材与木制品流通协会会长李佳峰，北京家居行业协会常务副会长兼秘书长刘晨，中国家用电器协会副理事长徐东生，中国家用纺织品行业协会副会长吴永茜，中国房地产协会内装委员会秘书长陈琬，广东省家居业联合会执行会长蒋德辉，为产业发展战略及行业评审专家。
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