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大模型训练报告

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1、量化可以通过减少原始模型的比特数来实现对内存和计算要求的降低,是一种栖性数值精度换取时间空间部署效率提升的方法,主流的终端部署设备都已支持并极致优化了INT8计算性能,以NvidiaGPU为例,NVIDIATESLAP40NVIDIAT4I。

2、净张理车发机直播维荐新说题送客小对上场景用户物品变异狂蝶店推荐系统技术演变机器学习模型算法协同过滤,逻辑对数回归,因子分解机,梯度提升树,深度神经网络模型爱奇艺推荐系统发展趋势数据越来越多,越来越广,越来越多稀疏数据模型越来越复杂,神经网络。

3、onTensorFlow分布式训练框架动态弹性特征增量模型导出及加载稀疏功能训练性能部署及Serving特征淘汰及准入基于特征频率的动态弹性维度自适应动态弹性特征Runtime优化算子优化图优化超大稀疏模型分布式Serving多级混合存储及。

4、图神经网络计算机视觉自然语言处理预训练目标,预训练模型目标模型自监督学习预训练目标域样本辅助样本全域数据,打通数据孤岛,充分利用全域信息有效帮助下游任务整合不同任务信息到同一通用表征空间,减少过拟合风险为新用户新场景长尾情景带来丰富信息,解。

5、hitectures,e,g,CNN,Foundationmodelshomogenizesthemodelitself,e,g,BERT,GPT,3,figurefromOntheOpportunitiesandRisksofFounda。

6、法直接应用开源大模型与应用任务领域契合度低,难以带来明显效果开源大模型的优化目标与应用任务有差异,需要较多标注数据中文理解电商理解how关于火星表面的火星探测器的新闻报道百变妆容多模态大模型现状与应用挑战,核心探索命题,开源多模态大模型的适。

7、游任务带标注数据测试数据微调Fine,tuning模型Model预训练Pre,training规模标注语料预训练模型趋势,尽管在探索各种预训练技术和模型架构方面做出了巨大的努力,研究人员发现,简单地扩大模型容量,数据大小和训练时间可以显著提。

8、中,售后客服生产,审核,治理,分发企业办公IT,财务,HR,行政等员工服务咨询服务,简历理解美团点评频道内搜索,点评feeds,猜你喜欢,到店广告外卖,优选,住宿等180,客服机器人外卖,闪购,酒店,医美,悠闲娱乐问大家,美团点评评论,笔记。

9、速度慢随着模型规模的增,推理速度在迅速下降,实际落地价值,挑战更推理速度慢模型产价值需要考虑成本,模型模型联动,模型模型联动,蒸馏的基本概念,反向蒸馏,样本价值判断,基于任务相关的模型蒸馏,基于任务关的模型蒸馏,模型模型联动,蒸馏的基本概念。

10、行业搜索查询理解文档分析检索排序北卡兰新款球鞋分词北卡蓝新款球鞋纠错北卡蓝蓝新款球鞋命名实体系列颜色营销产品词词权重,同义改写,类目预测运动鞋篮球鞋分析质量分析效率分析相关性匹配效率优化运营管控相似改写乔丹北卡蓝潮鞋,行业搜索链路范式倒排索。

11、少数限定场景,无法拓展到以计算机视觉,自然语言处理为代表的复杂系统中去,21世纪初,随着硬件性能的演进和大数据的兴起,情况发生了根本性的变化,2010年开始,深度学习以席卷之势,占领了人工智能的大部分领域,在许多公测数据上取得了前所未有的精。

12、潮核心观点核心观点1,2023年3月15日,OpenAI发布GPT,4,作为强大的多模态模型,GPT,4可以实现更为丰富的具体场景应用和问题解决,相较于过去的GPT系列模型,GPT,4在机器学习模型的学术基准上和为人类设计的专业测试上均取得。

13、游戏2023年4月2日证券研究报告热启动和课程学习,注意力权重复用,路由算法等方面研究优化,大幅降低了万亿大模型,AI,第一轮普涨后,如何继续布局,互联的训练成本,该模型用干亿模型热启动,最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模网传媒周。

14、和档的匹配用户为数据稀疏标注成本,标注数据少短理解长档理解企业搜索架构分词纠错查询扩展意图识别知识点预测权重,怎么,调用输,输,怎么调用,怎么,调用调用教程,怎么,调用,技术教程企业搜索工作分享内外蜜背景介绍内外蜜意图识别问题和挑战小蜜意图。

15、等发表论文,个人简介机器翻译简介模型推理问题端测推理加速华为机器翻译总结大纲机器翻译简介,主流的机器翻译模型包含和两部分,将原文整个序列编码成一个多维向量,将原文序列的向量解码成译文,模型记录原文和译文的词对齐关系,指导机器翻译在解码译文某。

16、业等多个AI大模型场景,12模型toC应用,文心一言有望优化C端用户搜索,创作体验,13模型toB应用,开放API接口赋能企业,精调行业模型,14阿里巴巴通义大模型阿里巴巴通义大模型,1616模型简述,由通义,M6模型融合语言模型和视觉模型。

17、大模型的发展模式集中式通用大模型是否是业界新范式,基础技术大模型服务化生态创新型应用算力,数据通用能力内部生态到外部生态AI,产业商业化落地多模态预训练模型M6多模态预训练模型M6M6通用能力视觉问答M6斑马这是什么动物,M6通用能力图片描。

18、多模态研究业务驱动力短视频直播,语音房语音交友企业服务品牌,包括等技术,安思创,内容安全场景企业服务品牌,基于技术创新,打造开放平台,构筑合作共赢新生态,凭借多年的出海技术沉淀及经验积累,为企业客户提供行业领先的全球互联网技术服务,以赋能企。

19、等,还有很多其他训练框架如,等,这些框架支持各种并行策略,但仍有不少挑战,迁移代价高学习成本大并行策略单一支持的并行策略不全,例如,只支持数据并行,只支持流水并行,只支持算子拆分,分布式版模型实现难度大,需要领域专家经验才能实现高效的分布式。

20、aApp的AI研发部,主要负责C端产品233乐园的首页信息流的推荐和广告系统,是比较传统的推广搜组,DeepRec支持了淘宝搜索,猜你喜欢,定向,直通车等核心业务,支撑着迁移特征,万亿样本超大规模的稀疏模型训练,积累了核心的稀疏场景的功能及。

21、据到小数据精准可解释医疗应用数基生命剖析大模型关于预训练预训练大模型,学习共性,大数据,低成本无标注,少量特定领域标注数据,成本高,微调小模型,学习特性,1,模型角度,模型参数不再是随机初始化,而是通过一些任务,如语言模型,进行预训练,2。

22、moreinformationonthispublication,visitwww,rand,orgtRRA1565,1,AboutRANDTheRANDCorporationisaresearchorganizationthatdevel。

23、少数限定场景,无法拓展到以计算机视觉,自然语言处理为代表的复杂系统中去,21世纪初,随着硬件性能的演进和大数据的兴起,情况发生了根本性的变化,2010年开始,深度学习以席卷之势,占领了人工智能的大部分领域,在许多公测数据上取得了前所未有的精。

24、等会议和期刊发表多篇学术论文,其领导开发的谷歌足球游戏智能体曾在及第平台上取得排名第一的成绩,黄世宇也曾在腾讯,华为诺亚,商汤,瑞莱智慧等工作,目录,强化学习背景,介绍,未来发展,介绍。

25、安设有分支机构,企业资质,企业资质,国家级高新技术企业认证,中关村高新技术企业认证,ISO9001质量管理体系认证及ISO27001信息安全管理体系认证,主要业务领域目录01数据治理的必要性02数据治理技术路线03知识图谱与大模型应用探索0。

26、发的一系列企业级AI应用所需的平台软件产品及解决方案,助力用户实现数智化升级,推动政府和企业AI规模化应用,公司以,开放,自动,云原生,为核心的数据科学产品体系,成功为客户提供一系列灵活,自主,可靠的高性能高协同工具,加速政府和企业数智化升。

27、9803872412023,11,29803872412023,11,29803872412023,11,29803872412023,11,29803872412023,11,29803872412023,11,2980387241202。

28、证书编号,分析师分析师佘炜超证书编号,相关报告,营收增速趋缓,布局数据预训练,重塑发展动能,数据预训练是数据预训练是应用降本增效的重要因素,随着场景落地,数据将成为大应用降本增效的重要因素,随着场景落地,数据将成为大模型竞争力提升的高效燃料。

29、等领域相关的国际顶级会议和期刊发表论文余篇,国内外专利受理项,担任国际会议程序委员会联合主席,以及,等重要国际会议的程序委员会委员,等顶级期刊的审稿人,主持国家基金委优青项目,海外,获得过最佳论文奖,软件开发新形态,自动驾驶图像识别大语言模。

30、rgabs2104,04473,B,batchsize,S,sequencelength,l,transformerlayernumberh,hiddensize,V,vocabularysize2150ZettaFLOPs,175Bwit。

31、ntsintheinventionandmanipulationoftoolsQuestion,canartificialintelligencebeascapableashumansintooluse,2ToolsandIntellige。

32、guageModelsLLMInfraDataFunSummitDataFunSummit202320230202分布式训练分布式训练挑战挑战LLMneedHugeFLOPSTransformerFLOPsEquation,https,nu。

33、的芯片市场规模预测,单位,亿美元,我国每年的芯片进口已经超过了亿美元年英伟达芯片占据国内人工智能服务器约,的市场份额年英伟达芯片占据国内人工智能服务器约,的市场份额,华为市占率为,百度市占率为,寒武纪和燧原科技均为,应用需求能源需求模型训练。

34、化,关键的数据分析工作观察,分析部署,上线创新创新观察,分析创新云计算,云原生数字化时代一套套垂直系统阶段一,垂直工具驱动软件,黑盒模块水平集成带来的需求,控制,流量调度计算,模块水平集成计算,时空对齐,全局调度,根因分析控制,迁移更多外部。

35、训练所用的运算量大了以后发生了涌现,一般认为涌现点是千亿模型参数,所需运算量在,天,卡,大模型的计算特征,运算精度主要运算精度,但其中,部分需要才能保证收敛大模型的计算特征多种并行模式并存多种并行模式达到训练速度,通信量,显存容量的平衡模型。

36、高质量数据的重要性,高质量数据的标准,高质量数据类型的三重不确定性,同类数据的评估标准并不完全一致,目录大模型训练数据白皮书合成数据作为解决训练数据供给不足的新方案,训练数据供给不足带来的思考,合成数据的定义,合成数据的必要性,合成数据的生。

37、ngLaw的基本原理是,模型的最终性能主要与计算量,模型参数量和数据大小三者相关,当不受其他两个因素制约时,模型性能与每个因素都呈现幂律关系,因此,为了提升模型性能,模型参数量和数据大小需要同步放大,从大模型数量上看,近年来呈现爆发式增长趋。

38、或其附属公司,保留所有权利,或其附属公司,保留所有权利,变革始于交互自然语言对话启发式交互协助模式,或其附属公司,保留所有权利,变革始于交互,或其附属公司,保留所有权利,新挑战,落地企业应用的挑战,或其附属公司,保留所有权利,架构。

39、技术专家,或其附属公司,保留所有权利,议程概述大规模机器学习面临的挑战如何提供帮助对大语言模型进行微调和预训练客户案例聚焦,或其附属公司,保留所有权利,大模型带来更优的结果训练计算最优的大语言模型等人,年,或其附属公司,保留所有权利,训练大。

40、德国首席顾问亚马逊云科技,或其附属公司,保留所有权利,汽车和制造业中的生成式常见期望效益提高效率和生产力新的商业模式和收入来源借助减少创新的时间和成本,或其附属公司,保留所有权利,合同,标准操作程序,产品,操作和支持文档工程和设计规范,供应。

41、或其附属公司,保留所有权利,生成式,上的机器学习,用于生成式工作负载的基础设施目录,或其附属公司,保留所有权利,什么是生成式创造新内容和想法,包括对话,故事,图像,视频和音乐由大模型驱动,此类模型是在庞大的数据语料库中进行预训练,通常也称之。

42、rvedCASHAPPCUSTOMERSUPPORT22024DatabricksInc,Allrightsreserved2024DatabricksInc,AllrightsreservedCASHAPPCUSTOMERSUPPORT3。

43、A,AlData,aiisthepremierproviderofmobilemarketplacedataandecosysteminsights,MobileAppKPIsMLModelAppRanksDownloadEstimate2。

44、aDataScientistatBAMElevateandisapresenterattheDataBricksData,AISummit,Anygraphs,charts,illustrationsareforillustrativepu。

45、型通常使用公共文本数据集的混合体作为预训练语料库,而多模态大模型则需要大规模的图片和音视频等多模态数据,这些训练数据的来源广泛,包含公开渠道,企业自研,直接购买与合作交换等,内容内容持有持有者者对对AI厂商态度厂商态度各异各异,部分内容持有。

46、owlab,cse,ohio,state,edu2024OFAVirtualWorkshopFollowusonhttps,2024VirtualOFAWorkshop2NetworkBasedComputingLaboratoryIntr。

47、划辉羲智能,在自动驾驶模型训练中的应用与部署一,自动驾驶数据闭环二,算法训练,三,算法训练引入,四,部署,单机房目录五,部署,跨机房六,测试,功能七,测试,性能八,落地,调参适配环境九,落地,运维十,落地,共同进步十一,小结中汽创智,在自动。

48、年前,互联的商业模式清晰,才到位业务就能做成,企业急于跑圈地,所以愿意在才扩张上笔投,在薪,抢,的时代,互联公司甚出现2,2,5倍薪资挖的现象,今天,模型领域的才涨薪幅度多在30,50,模型公司更愿意把钱花在算上,仅仅于才争夺,模型才选择企。

49、SQL助力大模型与传统IT系统集成3助力解决行业模型训练数据问题助力解决行业模型训练数据问题4愿景行业数据现状数据量少数据质量低行业覆盖少数据量足够大质量足够高行业覆盖多在当前大模型时代,行业模型在推动智能化转型和创新发展中发挥着至关重要的。

50、要方向模型参数规模指数级增长生成式大模型突飞猛进,年时间,模型参数规模增长万倍,达到万亿量级,数据越多,模型越大,模型学习能力越强,模型效果越好,大模型发展趋势大模型发展趋势,模态变化模态变化文生文文生图文生视频多模态全模态大模型发展趋势大。

51、主要手段,与融合发展大规模训练的计算,通信,存储开销巨大,对并行模式和并行效率提出更高要求,并行训练基本方法基础模型参数量爆炸性增长一,研究背景,大模型并行训练并行与分布计算全国重点实验室并行训练基本方法主要分为数据并行,模型并行,混合并行。

52、有效计算量,模型性能,越小模型越强,简单来说,就是模型能力与计算量有强相关性,可以通过持续扩大模型规模,数据规模来提升模型能力训练引擎的定位提供持续的工具箱更高的,工欲善其事,必先利其器,为上下游提供技术判断算法联合优化组网策略服务器选型。

53、猜测,至今国内开源模型仍无法追平年的,快速增长的大模型规模,猜测,一个模型是,大小预计是,快速增长的大模型规模,猜测,一个模型是,大小预计是,秒级服务扩容,激增的训练数据约预估预估多模态数据文本图片视频合成数据,模型训练数据大小,均引用互联。

54、豆汤尽可能多改写,丰富排序候选集改写词需要有原相关性较强通用,垂域垂域的建设垂域用户在饿了么外卖平台上搜索,点餐,这一搜索词需要被重写为,肯德基,从而在饿了么搜索引擎中检索出相关店铺结果,肯德基,近铁广场店,在饿了么平台上,用户定位于金华的。

55、formanceFuturePlanScanmeforthecode,IntroductionofOpenAIsSoraScanmeforthecode,IntroductionofOpenAIsSoraScanmeforthecode,S。

56、昇腾大模型训练解决方案昇腾计算架构运行时,毕昇编译器,算子加速库,图引擎,昇腾应用使能,检索聚类,推荐搜索,全流程工具链算子开发工具调试调优工具加速套件分布式并行加速推理引擎推理运行时,推理服务化模组推理卡小站推理服务器训练卡集群训练服务器。

57、ket,customerswanttorunthelatestAImodelonthedeviceE,ampleCustomers,WanttorunYOLOv5onadevicetoma,imizeperformance,latency。

58、本文还展望了TEE技术在机密计算领域的前景和面临的主要问题,一,一,引言引言在人工智能领域,数据是至关重要的资源,无论是训练模型还是优化算法,都离不开大量的数据支持,然而,这些数据往往包含了大量的敏感信息,如用户的个人信息商业机密等,一旦这。

59、运营动作用户query业务账号问题活动优惠商品属性账号答案活动答案商品答案用户query业务知识客服领域知识通识,情绪闲聊,Before智能客服Bot,同频共情,真正解决用户问题基于问题识别的单轮问答服务生硬,话术刻板,缺乏人性化表达,无法。

60、Wayne,in,etal,Asurveyoflargelanguagemodels,ar,ivpreprintar,iv,2303,18223,2023,YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YS。

61、数据系统工程,算法,监督学习,数据反馈学习,数据,算法预训练监督学习反馈学习开发周期投入,的计算资源在超级对齐研究上,由和共同领导,在人类可以直接评估的任务上如何与人类对齐,在人类难以直接评估的任务上,辅助高效对齐,反馈对齐,细粒度强化,问。

62、Diderot,1875AgentinPhilosophyAgency,individuality,asymmetry,normativityGenerallySpeaking,Entitieswiththecapacitytoact,Na。

63、均为华为技术有限公司的商标,本文档提及的其他所有商标或注册商标,由各自的所有人拥有,注意注意您购买的产品,服务或特性等应受华为公司商业合同和条款的约束,本文档中描述的全部或部分产品,服务或特性可能不在您的购买或使用范围之内,除非合同另有约定。

64、Pre,trainedLLMModelsTheScalingLawsHardwareMemoryvs,ComputeEfficiencyTechniquesforParallelizationDatasetCollectionDataset。

65、的具智能,视觉导航,跨视觉跨视觉语模态的研究场景语模态的研究场景字短语句段落像素区域图相册匹配成推理语言视觉导航跨模态语义表示跨模态语义对任务模块给定张图,从句集合中检索语义相关的句,给定个句,从图集合中检索语义相关的图,评测指标,R1,R。

66、务算法推荐管理规定里明确要求,政策要求2024年3月1日,全国网络安全标准化技术委员会发布TC260,003生成式人工智能服务安全基本要求,应要求,生成式人工智能服务必须具备关键词库,生成内容测试题库和拒答测试题库的能力,评测依据评测立场知。

67、天,亿卡,天,亿卡,天稳定稳定高效高效敏捷敏捷挑战,机器规模大,训练周期长,资源成本高昂模型能力与数据,参数,算力等正相关模型能力与数据,参数,算力等正相关基础设施基础设施高性能计算,昆仑,高性能存储,高速互联网络,百舸控制面百舸控制面控制。

68、预训练,从大数据到小数据精准可解释医疗应用数基生命剖析大模型关于预训练预训练大模型,学习共性,大数据,低成本无标注,少量特定领域标注数据,成本高,微调小模型,学习特性,模型角度,模型参数不再是随机初始化,而是通过一些任务,如语言模型,进行预。

69、进一步降低到,和,使得,可以部署在消费级显卡上,更长的序列长度,相比,序列长度,序列长度达,序列长度达,支持更长对话和应用,人类意图对齐训练,使用了监督微调,反馈自助,人类反馈强化学习等方式,使模型初具理解人类指令意图的能力,最大上下文长度。

70、年月日和是怎么训练出来的呀蔡蔡是什么,是一个强大的语言模型,非推理型模型,它在数学,代码等任务上吊打其它开源模型,甚至能和闭源大佬,掰手腕,但训练花的钱还不到万美元,注,全称是,翻译成中文就是,混合专家,你可以把它想象成一个团队,这个团队里。

71、token化化大模型看到的世界与人看到的不太一样训练前需要将文本进行处理,比如切割称为Token的基本单元,比如问ai一个英文单词illegal中有几个字母l,有些指令模型回答为2个,但deepseekr1推理模型是可以回答正确,模型模型训。

72、云服务平台,智能文档场景落地产品,为金融,制造,物流等行业提供智能文档处理产品与解决方案,在人工智能领域具备丰富的技术落地经验和行业场景洞察力,目录CONTENTS1,当前大模型训练与应用中的挑战2,文档解析技术发展与研究内容3,Te,tI。

73、niversityBughunterforWebAIOSS,30,CVEswithhighimpactsResearchInterests,Web3andAIsecurityPublishedat,IEEETDSCTIFS,ISOCNDSS。

74、跟技术,创新实干,执行力强影响力高,多项指标在国内高校大数据教学领域领先教材数量教材占有率MOOC课程学习人数师资培养教学研讨会教学网站访问量在线讲座观看人数大模型系列报告,科普报告,非技术报告,n报告1,大模型概念,技术与应用实践,面向社。

75、过,西电三系校友是什么,年发布云服务,支持,几乎,所有全球公有云,生产最大规模单卷近千亿文件,百容量,聚合吞吐数百,兼容,是什么,年发布,胖客户端模式,简单上手,简单运维,开发,完善,得到云原生开发者支持,使用最多,平台大数据存算分离在上的。

76、量,类似大数据批处理统一的文件访问接口高带宽,低延迟确保快速加载数据,及Checkpoint快速和高频存档模型训练场景数据处理环节大模型训练对IO读写要求高,否则影响运行效率数据读写性能瓶颈大模型训练对存储稳定性要求严格,一旦故障,直接造成。

77、走势相关报告计算机,人工智能,系列专题,沉思,开启智能体新阶段,推荐,计算机,刘熹,计算机行业深度报告,关税对自主可控的影响拆解计算机,自主可控,系列报告,推荐,计算机,刘熹,服务器电源,芯片功耗提升,高功率电源景气上行算力,卖水人,系列。

78、层,前馈神经网络层,预训练模型时代,以亿参数开启了预训练侧叙事,受限于长序列场景,计算复杂度与输入序列表现为指数增长关系,架构集成,优势,成为架构的强劲挑战者二,国内大模型进展,行业充分竞争,降本提效为主旋律二,国内大模型进展,行业充分竞争。

79、指导学生获2021年环太平洋国际人工智能会议,PRICAI,最佳学生论文,作为项目负责人主持了国家自然科学基金面上项目和青年项目,北京市自然科学基金面上项目,中国科学院基础前沿科学研究计划等,曾获2020年中国人民大学,杰出学者,2019年。

80、使用版权数据,对版权类语料属于转换性使用,是为了掌握客观规律,构建模型的基础能力,并不是复制式拷贝,属于合理使用治理思路的变迁,重视数据的可及性,输入端的前置使用限制输出端的管控和事后救济提升数据的供给,鼓励安全类数据集的开放共享新技术的应。

81、业十年以上,专注于算法,分布式训练,大规模优化方向曾经参与腾讯搜一搜业务优化,带队参加大模型测评,以以下小模型获得深度学习方向老兵,演演讲讲主主题题,摩摩尔尔线线程程全全功功能能大大规规模模语语言言模模型型分分布布式式训训练练性性能能优优化。

82、的作者目录引言与背景,系列简介数据构建课程,强化学习结论与未来方向引言与背景引言与背景数学推理的关键长链推理模型在解决复杂数学问题时展现出卓越能力,是推动科学与技术进步的重要工具,算法规划的基石此类模型能够进行深度算法规划,对软件工程,人工。

83、智能助手,科学研究等领域展现出惊人能力,能够实现更自然的交互,更精准的理解,更强大的创造力,为各行业带来变革,大模型的训练成本大模型的训练成本需要海量GPU集群进行长时间训练,硬件投入和能源消耗巨大,训练周期长达数周甚至数月,迭代速度慢,例。

84、念验证阶段逐步进入规模化落地阶段企业的软件研发智能化成熟度数据来源,信通院AI4SE行业现状调查报告,2024年度,软件工程各阶段AI技术应用比例年度数据代码训练数据构建价值AI智能开发工具代码生成行采纳率分布AI智能开发工具代码生成占比区。

85、背景大模型时代大模型的方法论代码领域的特点代码大模型产品代码大模型的训练专家驱动的模型优化数据驱动的模型优化产品和技术的未来3大模型时代模型的智能化程度极大提升,带来很大的想象空间,4大模型训练的方法论预训练,得到base模型爬取互联网数据。

86、流程开发的准万亿参数MoE大模型,其性能上在开源评测集上达到一流水平,本文旨在全面介绍PanguUltraMoE面向超大规模参数与高稀疏比场景下所采用的关键技术方案,涵盖模型架构,训练方法和高效推理系统等方面,在模型架构方面,PanguUl。

87、华为技术有限公司的商标,本文档提及的其他所有商标或注册商标,由各自的所有人拥有,注意注意您购买的产品,服务或特性等应受华为公司商业合同和条款的约束,本文档中描述的全部或部分产品,服务或特性可能不在您的购买或使用范围之内,除非合同另有约定,华。

88、mentscontainedhereinaremadeasofthedateofthispresentationunlessstatedotherwise,Thispresentationandtheaccompanyingoralcomm。

89、员的信息员的信息需求需求,5路线图起点传统搜索,粒度粗,代价高终点智能交互,高效满足大模型之前任务独立,细粒度,代价高大模型之后说话能力强,通用能力6起点基本特点文章为粒度元信息挖掘7扪心自问,它真的是您内心真正想要的趁手工具吗,8例如,科。

90、wNASOSSOnlinelearning02弹性训练组网Precheck训练容错资源管理DLRover核心能力03方案背景核心功能异步持久化断点续存04大规模训练疑难问题,PUTimer核心能力ErrorSlowdownAlgorithm。

91、马晶燕前前言言数据是大模型训练的基础,是确保大模型可靠运行且释放最大价值的基础保障,随着大模型技术的快速演进,大模型训练数据安全的重要性不断提升,大模型训练数据面临投毒攻击,隐私泄露等多重挑战,对模型的攻击结果将造成行业应用方的持续影响,因。

92、群进步生产要素的数字化智能生产中心生产智能装备智能集中化平台化专业化生产管控自动化数字化无人化现场作业架构设备号时间发电量,时序数据时序数据可视化时序数据,工业大数据的核心时序数据无处不在能源交通经济气象医疗时间时序大模型,时序分析的通用解。

93、033唯一与三大移动营商合服作的手机金融信息务商网上行情交易系统覆盖国内90,以上券商成立于杭州首推财经搜索,问财,推出问财选股,提供多维度选股,各行业专业机构研报和数据图表,各国宏观经济数据等智能服务AllinAI战略公司全面投向人工智能。

94、9784研究助理研究助理钱尧天钱尧天执业证书,S0600122120031行业走势行业走势相关研究相关研究强推Q1内需开门红确定的工程机械,建议关注产业化加速的人形机器人2025,02,16关注旺季开门红的工程机械,推荐AI大模型进步推动的。

95、系列模型推理能力优异,测试表现略高于,成绩表现与,相当,但服务定价相比同类产品具有明显优势,显示出明显的成本优势和商业化落地潜力,点评,点评,性能比肩性能比肩,正式版正式版,但训练但训练,推理成本大幅下降推理成本大幅下降,根据第三方基准测试。

96、领域模型训练整体思路,领域数据构造挑战与解决方案,模型训练与评测,总结与展望智能开发平台与语言介绍智能开发平台介绍网易数智旗下低代码产品提供可视化的开发环境通过图形化界面,拖拽组件,配置参数等方式来创建应用程序无需编写大量的传统代码相对传统。

97、领域关键系统研发与解决方案落地,助力机构提升运营效率,加速数字化进程并推动行业智能化升级,目录CONTENTSI,领域大模型发展瓶颈剖析,数据,模型与应用的挑战II,技术赋能破局,DeepSeekR1与MoENAS协同的领域大模型优化策略与。

98、有权追究侵权者的相关法律责任,编写说明编写说明主要编写单位,主要编写单位,紫金山实验室,江苏省未来网络研究院主要编写人员,主要编写人员,周俊,孙远,刘准,张晨,高新平,杨彩云,孙婵娟,王春生,肖玉明,梁木特别鸣谢特别鸣谢,新华三,天数智芯。

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    浙江核新同花顺网络信息股份有限公司,同花顺知识工具信息垂类大模型的高效训练推理与产业实践刘吉同花顺,公司介绍第次创业布局智能客服,智能外呼,智能医疗等领域股创业板上市,股票代码唯一与三大移动营商合服作的手机金融信息务商网上行情交易系统覆盖国

    时间: 2025-07-26     大小: 6.99MB     页数: 39

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1-5-陈荣钊-IoTDB 智能之路：使用 AINode 一键训练领域时序大模型.pdf 报告
中移智库：2025大模型训练数据安全研究报告（35页）.pdf 报告

    中移智库：2025大模型训练数据安全研究报告（35页）.pdf

    大模型训练数据安全研究报告指导单位,中国移动通信集团有限公司网络与信息安全管理部编制单位,中国移动通信有限公司研究院中移湾区,广东,创新研究院有限公司天翼数智科技,北京,有限公司联通支付有限公司中国财富研究院网络安全研究中心专家名单,排名不

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马介悦-DLRover在万卡规模大模型训练中的稳定性实践.pdf 报告
使用 Apache Iceberg 和 Mosaic Streaming 实现数据管理和模型训练的统一解决方案.pdf 报告
毛先领-科技论文大模型及研究生学术训练.pdf 报告

    毛先领-科技论文大模型及研究生学术训练.pdf

    科技论文大模型及研究生学术训练毛先领毛先领北京理工大学北京理工大学DataHammerGroup科学技术是第一生产力加速度不断加快Prof,GregoryClark网网络技技术进步大型机性能大型机性能数据增数据增长2论文数量也急剧变多3科技

    时间: 2025-06-22     大小: 7.02MB     页数: 47

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华为：2025大模型训练精度问题定位案例（31页）.pdf 报告

    华为：2025大模型训练精度问题定位案例（31页）.pdf

    MindStudio8,0,RC1大模型训练精度问题定位案例大模型训练精度问题定位案例文档版本文档版本01发布日期发布日期2025,05,29华为技术有限公司华为技术有限公司版权所有版权所有华为技术有限公司华为技术有限公司2025,保留一切

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华为盘古团队：2025年Pangu Ultra MoE 模型架构与训练方法技术报告（16页）.pdf 报告
A1--高超--代码大模型训练数据建设实践.pdf 报告

    A1--高超--代码大模型训练数据建设实践.pdf

    高超华为云大模型数据专家高超华为云代码大模型数据专家华为云计算技术有限公司高级工程师负责Codemate代码训练数据构建交付及管理构建高质量的代码训练数据及数据工程能力支撑代码大模型训练及代码续写任务在各产业的落地目录CONTENTS代码训

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A2--董汉德--代码大模型的训练及发展趋势.pdf 报告

    A2--董汉德--代码大模型的训练及发展趋势.pdf

    代码大模型训练技术分享董汉德,下载,讲者简介与分享目的讲者简介腾讯产品技术专家代码模型负责人分享目的分享我们做产品的模型研发历程传达大模型时代产品和模型研发的方法论目录技术和产品背景大模型时代大模型的方法论代码领域的特点代码大模型产品代码大

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从Scaling Law视角探索大语言模型训练的最优超参.pdf 报告

    从Scaling Law视角探索大语言模型训练的最优超参.pdf

    从ScalingLaw视角探索大语言模型训练的最优超参演讲人,阶跃星辰郑文镇传统超参数调优的痛点与成本超参曲面的凸性特征与实验细节Step,Law的提出和拟合公式的误差分析和对比Step,Law的全面泛化性训练数据与结果的全面开源共创01传

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2025大模型发展回顾、国内外大模型进展及未来研判分析报告（49页）.pdf 报告
计算机行业深度：“大模型”系列（5）大模型研究框架（2025）-250420（58页）.pdf 报告
刘勇-大模型机理分析.pdf 报告

    刘勇-大模型机理分析.pdf

    刘勇中国人民大学高瓴人工智能学院副教授,博士生导师博士生导师,从事机器学习研究,特别关注大规模机器学习,统计机器学习理论等,共发表高水平期刊和会议论文余篇,包括,等,其中第一作者唯一通讯作者在中国计算机学会推荐类上发表学术论文余篇,曾获年亚

    时间: 2025-04-19     大小: 8.90MB     页数: 50

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对大模型训练数据安全治理的思考-王峥.pdf 报告

    对大模型训练数据安全治理的思考-王峥.pdf

    目录CONTENTS训练语料的安全机制对数据安全治理新模式的思考02,03,大模型训练需要哪些数据,必须澄清的误解,模型训练并不依赖个人信息训练语料的安全机制各时代人工智能风险的演进和迭代,AI时代的风险识别安全是大模型的核心竞争力,阿里巴

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张辰-摩尔线程全功能GPU大规模语言模型分布式训练性能优化探索.pdf 报告

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    张张辰辰摩摩尔尔线线程程资资深深算算法法工工程程师师,前前腾腾讯讯高高级级算算法法研研究究员员负责摩尔线程分布式训练方面研发工作方向从业十年以上,专注于算法,分布式训练,大规模优化方向曾经参与腾讯搜一搜业务优化,带队参加大模型测评,以以下小

    时间: 2025-04-19     大小: 12.52MB     页数: 27

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邹昊晟-开源推理模型的课程学习与GRPO数据心得和训练策略.pdf 报告

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    推理模型的课程学习和强化学习,邹昊晟博士,自我介绍邹昊晟博士,智脑算法资深专家主导了开源项目,和,博士毕业于清华大学朱军教授组,研究强化学习本科毕业于清华大学电子系在大模型之前历任米哈游和第四范式的强化学习研究员是版的作者目录引言与背景,系

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陈世云+B站模型训练存储加速实践(1).pdf 报告

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    演讲人,陈世云站资深开发工程师站模型训练存储站模型训练存储加速实践加速实践背景方案选型挑战及应对方案未来规划目录站模型训练存储加速实践背景站模型训练存储架构站模型训练存储加速实践数据归集和预处理阶段模型训练阶段高吞吐,大容量,类似大数据批处

    时间: 2025-03-31     大小: 4.97MB     页数: 32

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常扬-文档解析技术加速大模型训练与应用.pdf 报告

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    时间: 2025-03-03     大小: 12.74MB     页数: 47

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华为：2025大模型训练性能瓶颈定位流程案例（15页）.pdf 报告

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【东莞证券】半导体行业事件点评：deepseek大模型实现训练降本，有望加快AI应用场景落地-250204（3页）.pdf 报告
中移智库：2024TEE技术在隐私计算和大模型训练场景下的探索和展望报告（11页）.pdf 报告
客服业务大模型运营实践.pdf 报告

    客服业务大模型运营实践.pdf

    客服业务大模型运营实践模力驱动袁建,火山引擎智能客服运营专家曾经的智能客服闲聊情绪安抚技能RAG人设描述技能描述召回知识输出要求售前销售售后问答知识文档1知识文档2知识文档3知识文档NLLMPrompt编写文档提示词工程效果评估闲聊天气预报

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大模型智能体能力对齐.pdf 报告

    大模型智能体能力对齐.pdf

    AligningAgentstoFollowHumanValuesTaoGuiFudanUniversity2024年6月YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP202

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大语言模型高效自动对齐.pdf 报告

    大语言模型高效自动对齐.pdf

    大语言模型高效自动对齐基于反馈学习的模型能力自动强化演进糜飞华为,诺亚方舟实验室,语音语义,盘古大模型研发研究员,可能下一阶段大模型越用越智能,商业化能力提升的重点,是数据飞轮,基于反馈的自动强化对齐协同数据系统工程,算法,监督学习,数据反

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大模型能力对齐 - 桂韬.pdf 报告

    大模型能力对齐 - 桂韬.pdf

    大模型智能体能力对齐与超越TaoGuiFudanUniversity202410152FudanNLPLabWhatisAnAgent,Iftheyfindaparrotwhocouldanswertoeverything,Iwouldcl

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陈仲铭-大模型训练中PyTorch与国产芯片的爱恨情仇.pdf 报告

    陈仲铭-大模型训练中PyTorch与国产芯片的爱恨情仇.pdf

    与国产芯片的与国产芯片的爱恨情仇爱恨情仇演讲人,酱,国产芯片一体化机房高效液冷,高功率供电计算子系统网络子系统存储子系统芯片使能云平台,三方平台,框架训练平台文本生成,视图生成,视图分析,广告推荐,自动驾驶,智能语音,科学智能统一运维管理平

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薛金宝-腾讯AngelPTM大模型训练框架优化与实践支撑混元大模型训练的训练框架.pdf 报告
李笙维 DataFunSummit非数据中心GPU上的大模型并行训练.pdf 报告

    李笙维 DataFunSummit非数据中心GPU上的大模型并行训练.pdf

    并行与分布计算全国重点实验室非数据中心非数据中心上的大模型并上的大模型并行训练行训练并行与分布计算全国重点实验室博士研究生李笙维并行与分布计算全国重点实验室研究背景并行与分布计算全国重点实验室深度学习模型参数量呈爆炸式增长,对算力系统体系结

    时间: 2024-10-01     大小: 4.17MB     页数: 33

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超大规模集群下大语言模型训练的最佳实践-刘育良.pdf 报告

    超大规模集群下大语言模型训练的最佳实践-刘育良.pdf

    超大规模集群下大语言模型训练的最佳实践快手大模型训练负责人刘育良背景介绍大模型发展历程,系列大模型,大,在哪里参数量,数据量数的训练量为什么大模型有效计算量,模型性能,越小模型越强,简单来说,就是模型能力与计算量有强相关性,可以通过持续扩大

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大模型 AI 训练的数据存储加速-肖文聪.pdf 报告

    大模型 AI 训练的数据存储加速-肖文聪.pdf

    大模型训练的数据加速肖文聪,北京站肖文聪阿里云,机器学习高级技术专家负责灵骏集群管理,容错和稳定性,数据加速,推理等方向在等系统顶会上发表论文余篇,引用,目录大模型存储需求背景通用存储架构下的挑战改进的系统设计阿里云产品快速增长的大模型规模

    时间: 2024-09-27     大小: 1.97MB     页数: 35

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饿了么垂域大模型 EGPT 训练与 C 端应用实践-方之家.pdf 报告

    饿了么垂域大模型 EGPT 训练与 C 端应用实践-方之家.pdf

    饿了么垂域大模型EGPT训练与C端应用实践饿了么资深算法专家方之家Agenda饿了么搜索业务介绍垂域大模型在C端搜索场景的训练和使用智能搜索产品饿了么搜索业务介绍用户体验搜索效率相关性召回排序饿了么搜索在中长尾Query的挑战原qeury改

    时间: 2024-09-27     大小: 4.40MB     页数: 20

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人工智能行业数据集构建及模型训练方法实践周华.pdf 报告

    人工智能行业数据集构建及模型训练方法实践周华.pdf

    人工智能行业数据集构建及模型训练方法实践1周华北京智源人工智能研究院大模型行业应用总监行业大模型落地难,难在哪里,行业大模型落地难,难在哪里,数据构建数据构建行业大模型专业数据集构建难集成演进集成演进现有IT系统的大模型集成和演进难专业需求

    时间: 2024-09-09     大小: 6.11MB     页数: 36

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脉脉：2024大模型人才报告（33页）.pdf 报告

    脉脉：2024大模型人才报告（33页）.pdf

    202420242024年9招的逻辑变了,与移动互联时代的疯狂,抢,不同,模型领域在才争夺上显得更为理性,模型创业公司的员规模仅在数百,招聘需求有限,互联歌猛进的时候,我们证了教培,出公司创造了数万甚数万的就业机会,今天,模型五虎的员规模仅

    时间: 2024-09-06     大小: 26.41MB     页数: 33

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大模型企业应用实践.pdf 报告

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    时间: 2024-06-09     大小: 5.65MB     页数: 33

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基于Amazon+SageMaker+上训练和微调先进的+ML+模型.pdf 报告

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    或其附属公司,保留所有权利,或其附属公司,保留所有权利,在上训练和微调最先进的机器学习模型唐清原资深生成式解决方案架构师亚马逊云科技赵巧姣易点天下技术专家,或其附属公司,保留所有权利,议程概述大规模机器学习面临的挑战如何提供帮助对大语言模型

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汽车行业基础模型高效训练实例分享.pdf 报告

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    或其附属公司,保留所有权利,或其附属公司,保留所有权利,在亚马逊云科技上为汽车和客户从零开始高效训练基础模型,文翰斌,数据科学首席经理亚马逊云科技唐俊杰德国首席顾问亚马逊云科技,或其附属公司,保留所有权利,汽车和制造业中的生成式常见期望效益

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在+Kubernetes+云平台上训练和部署生成式+AI+大模型.pdf 报告

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    或其附属公司,保留所有权利,或其附属公司,保留所有权利,在云平台上训练和部署生成式大模型王宇博开发者关系总监亚马逊云科技,或其附属公司,保留所有权利,生成式,或其附属公司,保留所有权利,生成式,上的机器学习,用于生成式工作负载的基础设施目录

    时间: 2024-06-09     大小: 8.52MB     页数: 27

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电子行业专题报告：如何测算文本大模型AI训练端算力需求？-240603（15页）.pdf 报告
阿里研究院：2024大模型训练数据白皮书（29页）.pdf 报告

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    训练数据对大模型发展的重要性,模型训练所需的数据类型,训练大语言模型的数据,训练多模态模型的数据,训练数据的常见疑问和误解,大模型训练并不依赖用户个人信息,中文语料短缺不是制约我国大模型发展的重要因素,科学理解高质量数据的含义与作用,高质量

    时间: 2024-05-29     大小: 11.90MB     页数: 29

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AI infra技术创新论坛-【郑耀威丨零隙智能】-《低代码大模型训练框架LLaMA Factory赋能领域定制GPT》.pdf 报告
陈文光-国产平台上训练大模型的系统挑战-osatc.pdf 报告

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    国产智能算力训练大模型的经验与教训陈文光提纲o大模型的计算特征o国产平台介绍o系统挑战n算子实现n并行策略选取n容错o经验与教训2大模型的计算特征,计算形态3n核心是Transformer模型n模型的计算主要集中在n嵌入层,Embeddin

    时间: 2024-04-05     大小: 2.91MB     页数: 31

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简志《AI大模型加持运维领域基础模型》.pdf 报告

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    AI大模型加持运维建设周琦,简志,阿里云资深专家提纲背景,数字化对生产力的要求阶段一,垂直工具驱动阶段二,数据和算法驱动阶段三,垂直模型助力阶段四,领域知识,AGI展望数字化对生产力要求研发Debug研发测试联调开发迭代监控运维开发迭代运维

    时间: 2024-03-16     大小: 4.07MB     页数: 27

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大语言模型分布式训练时的量化分析与最佳实践以 GPT-175B 为例.pdf 报告
大模型工具学习.pdf 报告

    大模型工具学习.pdf

    THUNLPToolLearning秦禹嘉0THUNLPBackground1Toolsaree,tensionsofhumancapabilitiesdesignedtoenhanceproductivity,efficiency,and

    时间: 2024-02-15     大小: 9.39MB     页数: 48

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大模型分布式训练的第四种境.pdf 报告

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程稳-基于之江天目的大模型分布式并行训练软硬件协同优化技术介绍.pdf 报告
林云-深度学习模型训练过程的可视化解释与调试.pdf 报告

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知道创宇：中文大模型安全基准双轮测评第1期报告内容安全检测大模型（39页）.pdf 报告
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OPPO研究院：2023多模态预训练模型在OPPO端云场景的落地实践报告（44页）.pdf 报告
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    大模型助力因果推断何刚九章云极首席架构师人工智能基础软件供应商目录,资产,技术研发,业务增长北京九章云极科技有限公司,简称,九章云极,成立于年,以,创造智能,探索未知,为使命,以,助力全球企业智能升级,为愿景,是中国人工智能基础软件领军者

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复旦大学：从多模态联合预训练到多模态语模型架构训练评测趋势概览（101页）.pdf 报告
未知：预训练大模型技术实战以ChatGLM-6B为例（36页）.pdf 报告

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    预训练大模型技术实战以,为例,单卡版本开源的对话模型充分的中英双语预训练,在,比例的中英语料上训练了,的量,兼具双语能力,相比于,初代模型,性能大幅提升,较低的部署门槛,半精度下,需要至少的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步

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华为云：2023预训练大模型白皮书（58页）.pdf 报告

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    预训练大模型白皮书01PREFACE高文中国工程院院士鹏城实验室主任北京大学博雅讲席教授自1956年人工智能在达特茅斯会议上被提出,人工智能领域的学者一直致力于提升算法的通用性能力,即希望人工智能方法能够像人类一样,快速灵活地适应各种实际应

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黄世宇-OpenRL支持大模型训练的强化学习框架与大模型时代的PluginStore.pdf 报告
兰德公司：2023使用计算认知模型进行个性化训练探索报告（英文版）（75页）.pdf 报告
阿里云：MetaApp：基于DeepRec的稀疏模型训练实践（12页）.pdf 报告

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    基于的稀疏模型训练实践臧若舟行业背景推广搜场景,早就使用了大规模稀疏模型,其特点是稀疏特征的数量能达到十亿级别,模型的大小也是级别,随着的流行,各家都落地了基于二次定制结合自研分布式的方案,这种方案存在一些弊端,比如对特征输入格式要求高,算

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闾海荣-预训练大模型与医疗.pdf 报告

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    预训练大模型与医疗,从算法研究到应用闾海荣博士,清华大学自动化系福州,预训练大模型概述,理解大模型的内在机理,赋予模型精准性与可解释性,医疗领域应用,清华探索,数基生命,预训练,从大数据到小数据精准可解释医疗应用数基生命剖析大模型关于预训练

    时间: 2023-06-30     大小: 24.58MB     页数: 53

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清华大学：预训练大模型与医疗从算法研究到应用（53页）.pdf 报告

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    时间: 2023-05-25     大小: 4.31MB     页数: 53

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超大规模多模态预训练模型M6实践-林俊旸.pdf 报告

    超大规模多模态预训练模型M6实践-林俊旸.pdf

    超大规模多模态预训练达摩院智能计算实验室林俊旸01多模态预训练大模型背景价值02大规模多模态预训练模型关键技术研发03大模型平台与应用案例04未来发展多模态预训练大模型背景价值20142015201620172018201920202021

    时间: 2023-05-01     大小: 13.72MB     页数: 61

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