要计算大模型每对话一次消耗的TOKEN数量，首先需要了解模型的工作原理和数据量。
假设一个大型语言模型（如BERT）在训练过程中会生成大量的参数，这些参数存储在模型的权重矩阵中。每个参数都对应一个特定的token，因此每次对话时，模型会根据输入的文本生成对应的token序列。
假设模型有$N$个参数，每个参数对应一个token，那么在一次对话中，模型会生成$N$个token。
如果模型使用的是GPU进行训练，并且使用了分布式训练策略，那么在一次对话中，模型可能会从多个GPU上并行地生成token。但是，由于每个GPU可能只处理一部分参数，所以实际生成的token数量可能会少于$N$个。
此外，如果模型使用了量化技术，例如将浮点数转换为整数，那么生成的token数量可能会进一步减少。量化可以减少内存占用和计算复杂度，但可能会导致一些精度损失。
因此，无法给出一个确切的数字来表示大模型每对话一次消耗的TOKEN数量，因为这取决于模型的具体实现、训练方式以及硬件配置。通常，这个数量会在几十到几百之间，具体数值需要根据实际情况来确定。
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