主要观点总结
随着大模型在人工智能领域的广泛应用，其背后的技术体系正变得愈发复杂与精细。从 Transformer 架构的性能优化，到多模态模型的交互设计，再到软硬件协同的高效实现，大模型系统的构建已不仅是单一技术的堆叠，而是跨越算法、硬件和系统架构的全方位整合。11月14-15日，由CSDN联合高端IT咨询与教育平台Boolan举办的“2024全球机器学习技术大会”探讨了从模型设计到实际落地的核心技术实践。多位重量级嘉宾带来了Transformer效率优化、合成指令优化、多模态跨模态对齐等技术的最新研究成果，为行业提供了全新的思路与方向。
关键观点总结
关键观点1: Transformer效率优化
Google团队提出的Transformer架构，因多头注意力机制迅速成为NLP领域的主流选择。面临计算复杂度高和内存需求高的挑战，优化需从Prefilling和Decoding阶段进行，包括GQA、MQA和MLA策略，以及稀疏注意力和局部注意力方法。
关键观点2: 释放AI潜能：应对硬件和软件挑战
AI领域正经历计算需求增长，硬件创新和软件框架进化，推动AI性能提升。Python作为AI开发语言，与硬件加速语言和图形API协作，优化AI计算性能。
关键观点3: Infinity Instruct: 合成指令技术的探索
Infinity Instruct项目整合现有开源数据，构建两级标签体系，筛选高质量指令数据，并基于模型能力缺陷生成数据。提出任务粒度的偏好建模方法，提升模型在多任务场景下的表现。
关键观点4: 多模态大模型的实践与思考
紫东太初多模态大模型引入多任务多模态自监督学习框架，涵盖Token级、模态级到样本级的学习方法。开发可变形视觉Transformer模型、对比掩码自监督模型和数据鲁棒自监督模型，以及视觉-文本双指代统一大模型。
关键观点5: 生成式AI落地对架构带来的挑战与机遇
生成式AI落地关注最大化机会和选择任务。根据“颗粒度”和“责任度”划分应用场景，并探索硅谷成功AI初创企业的共同特征，包括领域知识、数据积累、快速上市和基础设施。
关键观点6: 大模型推理性能提升实践
大模型推理面临高计算成本，通过优化KV Cache、Prefill和Decode阶段，以及引入Paged Attention和Radix Attention技术，提升推理速度和效率。
关键观点7: 腾讯混元多模态技术实践与思考
腾讯混元团队专注于文本、图像、视频、音频四个模态生成技术的研发，采用多阶段预训练策略，提升模型性能。开发高效自动化数据获取和处理链路，以及统一的多模态模型架构。
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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达 编辑 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 随着大模型在人工智能领域的广泛应用，其背后的技术体系正变得愈发复杂与精细。从 Transformer 架构的性能优化，到多模态模型的交互设计，再到软硬件协同的高效实现，大模型系统的构建已不仅是单一技术的堆叠，而是跨越算法、硬件和系统架构的全方位整合。 11 月 14-15 日，由 CSDN 联合高端 IT 咨询与教育平台 Boolan 举办的“2024 全球机器学习技术大会”特设了“大语言模型技术演进”分论坛，以这一复杂生态为切入点，深度探讨了从模型设计到实际落地的核心技术实践。 论坛上，来自百川智能、中国科学院自动化研究所、腾讯、智源、智谱、得物、快手、CodePlay、Lepton AI 等机构与企
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