大模型指的是在人工智能领域，特别是深度学习中，具有大量参数和训练数据的模型。这些模型通常是由数十亿到数万亿个参数组成，能够从海量的数据中提取复杂的特征和规律。大模型的代表包括GPT、BERT等自然语言处理模型，以及在图像识别、语音处理等领域的相关模型。大模型的优势在于其强大的学习能力和适应性，可以在多种任务中展现出出色的表现，但也对计算资源和数据处理能力提出了更高的要求。
为什么单纯堆砌文本数据，无法涌现出真正的智能？
让我们一起来看看算力与AI是如何在工业领域大放异彩的。
当前，我国大模型一体机技术能力持续突破、产业生态初具规模、应用场景百花齐放，但仍面临技术自主创新能力较为薄弱、应用场景适配难、安全隐私保障机制待完善等挑战。
指引围绕政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策等重点领域，明确了AI大模型的部署路径、应用场景与管理规范，旨在推动政务数字化、智能化转型，提升治理效能与服务品质。
尽管训练一个大型号的模型可能更快达到某个性能水平，但一个参数更少但训练更久的小模型在实际应用中的推理成本会更低、速度更快。
在数字化转型的浪潮中，边缘计算和大模型作为两项颠覆性技术，正重塑着人工智能应用的格局。
尽管两者在基本原理上类似，但在架构、功能、成本及应用场景方面存在显著差异。了解这些差异对于企业和个人在选择适合的模型时具有重要意义。
本篇文章将介绍大模型训练、推理和微调的相关概念，及三者间的关系，并分析不同需求下GPU的选型。
虽然AI工具已不再陌生，但其中关于AI Prompt、大模型的吞吐量、蒸馏与量化、私有化知识库等这些常见的专业术语，你又了解多少？
我们总说AI有多强，但真正决定AI能否落地的，是它的两个阶段：训练（Training）和 推理（Inference）。它们就像“学霸的高考备考”和“考试当天的答题表现”，缺一不可。