探索大語言模型：技術(shù)演進(jìn)帶來的未來啟示與機(jī)遇

原標(biāo)題：大語言模型技術(shù)演進(jìn)與啟示！
文章來源：人工智能學(xué)家
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2024全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)綜述

2024全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)于11月14日至15日舉行，由CSDN與Boolan聯(lián)合舉辦，專注于大語言模型的技術(shù)演進(jìn)與核心技術(shù)實(shí)踐。多位行業(yè)專家分享了最新的研究成果，探討了大模型系統(tǒng)構(gòu)建的復(fù)雜性及其在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

1. Transformer效率優(yōu)化

百川智能的王炳寧介紹了Transformer架構(gòu)在生成式AI中的應(yīng)用，并提出了對(duì)其效率的優(yōu)化方法。他指出，Transformer的Attention機(jī)制帶來了計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存需求的挑戰(zhàn)，并提出了GQA和MQA兩種優(yōu)化策略，以提升推理速度。

2. AI硬件與軟件的潛力釋放

CodePlay副總裁Michael Wong強(qiáng)調(diào)了AI硬件創(chuàng)新的必要性，特別是GPU、TPU等的廣泛應(yīng)用。他指出，Python作為AI開發(fā)語言的重要性，同時(shí)介紹了新興的編程語言Mojo，旨在結(jié)合Python的易用性和C++的性能優(yōu)化。

3. 合成指令技術(shù)的探索

智源的劉廣分享了Infinity Instruct項(xiàng)目，旨在解決高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)短缺的問題。該項(xiàng)目通過建立兩級(jí)標(biāo)簽體系，整合了大量開源數(shù)據(jù)，并生成高質(zhì)量的指令數(shù)據(jù)，以支持多任務(wù)模型的訓(xùn)練。

4. 多模態(tài)大模型的實(shí)踐

中國科學(xué)院的吳凌翔以紫東太初多模態(tài)大模型為例，探討了多模態(tài)信息的處理與應(yīng)用。他介紹了模型在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)了在實(shí)現(xiàn)通用AI方面面臨的挑戰(zhàn)。

5. 生成式AI的架構(gòu)挑戰(zhàn)

Lepton AI的魚哲探討了生成式AI的應(yīng)用場景，強(qiáng)調(diào)了在不同責(zé)任度和顆粒度場景下的模型選擇與優(yōu)化。通過分析不同場景的需求，他提出了成功AI初創(chuàng)企業(yè)的共通特征。

6. 大模型推理性能提升實(shí)踐

得物的孟令公強(qiáng)調(diào)了大模型推理引擎的必要性，介紹了KV Cache管理和Paged Attention技術(shù)，旨在提升推理速度和吞吐量。他還討論了Prefill和Decode階段的優(yōu)化策略。

7. 騰訊混元多模態(tài)技術(shù)實(shí)踐

騰訊的彭厚文分享了混元多模態(tài)模型的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的重要性。他介紹了多階段預(yù)訓(xùn)練策略和后訓(xùn)練階段的精調(diào)方法，力求提升模型的性能和應(yīng)用范圍。

8. 圓桌對(duì)話：大模型系統(tǒng)技術(shù)實(shí)踐

在圓桌對(duì)話中，專家們討論了大模型系統(tǒng)能力的設(shè)計(jì)、開發(fā)工具鏈的不足及實(shí)際應(yīng)用方向。強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)管理和用戶需求的重要性，提出了未來發(fā)展的方向和挑戰(zhàn)。

此次大會(huì)為行業(yè)提供了新的思路與方向，推動(dòng)了大語言模型及其相關(guān)技術(shù)的深入探討與應(yīng)用。

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