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大模型在算力、算法、数据之间的关系

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1什么是大模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2大模型的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3大模型的主要特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

算力在大模型中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1算力的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1.1计算资源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1.2存储资源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1.3网络资源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2算力对大模型的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2.1加速模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.2提升模型性能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.3优化模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3算力挑战与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3.1现有算力挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3.2技术创新与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

算法在大模型中的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1算法的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1.1机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1.2深度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2算法对大模型的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.1提高模型准确性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.2优化模型泛化能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2.3降低模型复杂度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3算法挑战与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3.1算法选择与适配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.3.2算法效率与效果平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

数据在大模型中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.1数据的定义与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.1.1结构化数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.1.2非结构化数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2数据对大模型的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.2.1提供训练样本．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

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