浅谈：大模型时代的一些技术壁垒

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正文共： 2812字  图片共： 5  张 预计阅读时间： 7分钟 以下是对于大模型时代的一些技术壁垒的粗略思考，相信在实际的业务应用中还会遇到更多有意思的场景和问题，抱着好奇心来面对这些不确定性，正是这个AI、大模型时代赋予我们学习成长和突破自己的机会。 一、分层开发技术 通用模型只能算作是刚招进来的”大学生“，基础能力有，学习能力也有，但是需要进行岗前培训，而训练微调就是对大模型在某些特定领域进行”岗前培训“。提前设不同梯度的大模型开发技术，根据业务需求和资源情况，大模型开发可以分为不同梯度的技术路径，每种路径均可形成特定的技术壁垒： 1）全量调参： 这种方法需要依赖高质量领域数据的大规模积累、高性能计算资源（如数百张 GPU/TPU 的集群），以及具备算法创新能力的研发团队。全量调参后的模型 ………………………………