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目录
第一章 大语言模型发展基石 ......................... 1
(一)软硬协同持续推动大模型能力提升 ............ 1
1.大模型发展对算力需求成井喷式增长 ............ 1
2.AI 芯片自研和算力优化成为应对算力需求的重要手段
.................................................. 2
3.计算、存储、网络协同支持大模型训练 .......... 3
4.深度学习框架是大模型研发训练的关键支撑 ...... 5
5.大规模算力集群的创新应用与突破 .............. 6
(二)数据丰富度与质量塑造大模型知识深度与广度 .....7
1.大模型对数据数量、质量提出新要求 .......................... 7
2.产业各方加快构建高质量丰富数据集 ........................ 11
(三)算法优化与创新推动大模型能力升级 ................... 14
1.多阶段对齐促进大模型更符合人类价值观 ................ 14
2.运用知识增强提升模型准确性 .................................... 15
第二章 大语言模型发展现状 ....................... 16
(一)模型训练推理效率及性能明显提升 ....................... 17
(二)围绕中文生成与推理能力构筑比较优势 ............... 18
(三)模型应用生态更加丰富多样 ................................... 18
(四)海量数据处理基础能力不断增强 ........................... 19
(五)采用多模型结合的路线加速应用落地 ................... 20
第三章 大语言模型的核心能力进阶 ................. 22
(一)深层语境分析与知识融合强化语言理解应用 .......22
(二)精确内容生成与增强搜索的融合 ........................... 23
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