大模型內(nèi)卷升級：2024成AI進(jìn)程加速年

大模型的落地不能僅僅認(rèn)為是“最后一公里”的事，而是從工程整體上檢驗(yàn)案例項(xiàng)目的突破和進(jìn)展。

以GPT為代表的生成式預(yù)訓(xùn)練大語言模型這兩年在人工智能領(lǐng)域各項(xiàng)任務(wù)中表現(xiàn)出色，這是一種現(xiàn)今看來具有十億以上權(quán)重或參數(shù)的由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)對大量未標(biāo)記文本進(jìn)行訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。關(guān)于大模型的訓(xùn)練所需總算力，業(yè)內(nèi)有一個公式：6×模型的參數(shù)量×訓(xùn)練數(shù)據(jù)的token數(shù)=總算力（Flops），這里的模型參數(shù)量指的是構(gòu)建和訓(xùn)練大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型時所使用的各種可調(diào)整的設(shè)置和數(shù)值，參數(shù)的數(shù)量級越大，模型的潛在體量與規(guī)模越大。（剩余2521字）