清华团队开源低成本预训练方案Puro-2B

清华大学陈文光与吕凯风教授团队推出全流程开源的 Puro-2B（普罗-2B）预训练方案。该方案在 RTX 5090 计算集群上运行，以约 4400 美元的成本成功训练出约 20 亿参数的模型。据最新报道显示，该模型在 15 项任务上的平均指标超过了 Qwen2-1.5B。这一成果展示了在较低硬件成本下实现高性能大模型预训练的可行性，为品牌零售数字化中的 AI 应用提供了更具性价比的技术路径参考。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。