AI大模型专题：AI大模型开源生态及大模型平台实践（演讲PPT）
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2024-07-19 19:20:49
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该文档主要介绍了AI大模型开源生态及大模型平台实践，包括生态基石、模型底座和平台架构三个部分。
在生态基石部分，AI大模型发展迅速，通过增加模型参数、训练数据和训练轮数可增大模型容量，但当前模型性能提升趋缓且成本高昂。ChatGPT是大算力、大数据驱动的大模型，通过人工反馈强化学习增强模型效果，其商业模式包括云服务、传统业务升级和垂类解决方案等。
在模型底座部分，华为提供集群全栈软硬件能力，使能大模型开发、训练、微调、部署。昇思MindSpore持续演进，支持大模型，实现训练 - 推理全流程技术闭环，具备高效能训练和推理、AI for Science融合、易用性覆盖全流程等特点，在CV/OCR等领域关键模型精度性能领先，支持第三方框架兼容，使能中科院 - 紫东·太初升级2.0。
在平台架构部分，大算力赋能大模型，使能新应用，牵引生态聚合，加速产业发展。昇思大模型平台打造大模型开源生态，使能垂直行业，赋能百万开发者，提供模型在线训练/推理部署、大模型可视化在线体验等功能，通过Jupyter + MindFormers打造极简一站式开发、推理与部署，共建垂直行业专区，推动行业领域模型应用生态。
总之，AI大模型开源生态及大模型平台实践在不断发展和完善，为人工智能的发展提供了有力支持。
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