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。
训练模型在机器学习中的核心任务是确定模型 函数的参数，以使模型能够更好地拟合数据并完成任务。
由工业和信息化部人工智能标准化技术委员会提出的《人工智能 关键基础技术 大模型分类方法和分级技术要求》行业标准将于2026年6月1日实施。
该报告以“零门槛、全覆盖、重实用”为核心理念，系统梳理了人工智能技术在多领域的工具应用，旨在为非专业用户提供一份通俗易懂的AI工具指南，推动人工智能技术普惠化发展。
混合精度训练是一种优化深度学习 训练过程的技术，通过结合使用不同精度的数据类型，在保证模型性能的同时，显著减少内存消耗，并加速训练过程。
随着大模型技术的成熟和应用落地，推理算力正在成为市场关注的新焦点。
本文将围绕“性能瓶颈”展开，从硬件、算法、数据到模型设计，全面解析提升速度与精度的十大策略，帮助大家构建高效可靠的机器学习系统。
大模型100问，快速全面了解！
所有模型都不完美，但总有一些能帮上忙。
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。