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郑纬民_关于人工智能大模型的几点思考.pdf

上传人: 山海 编号:627157 2025-04-21 71页 9.39MB

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根据报告的内容,本文主要概括了以下几个关键点: 1. 人工智能进入大模型时代,从单模态向多模态发展,大模型如ChatGPT、Midjourney AIGC画作《太空歌剧院》等在多个领域取得突破。 2. 大模型训练对分布式技术提出挑战,包括数据预处理频繁、随机小样本读取对文件系统提出挑战,以及模型训练对存储系统架构、通信网络、算力密度上限等的影响。 3. 中国AI内循环加速到来,算力国产化、数据属地化、算法主权化等政策推动国产AI芯片和软件的发展。 4. 八卦炉等国产AI基础软件系统在大模型训练中发挥重要作用,提升训练效率和精度。 5. 针对大模型推理中的容量挑战,提出了KVCache等解决方案,以存换算,提升吞吐量和降低成本。 6. 大模型正在重新定义软件,改变软件开发和应用的方式,为各行各业带来创新和变革。
人工智能大模型如何改变软件开发? 数据预处理在大模型训练中的挑战是什么? 如何解决大模型推理中的显存容量不足问题?
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