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xx市人工智能大模型应用规划
说明
随着计算能力的持续提升和深度学习算法的创新,未来的人工智能大模型将呈现出更加庞大的规模。大规模模型的优势主要体现在其更强的特征学习能力和更广泛的应用场景。单纯的规模扩大并不代表着性能的线性提升。如何在保持模型规模扩展的优化模型架构,提升其计算效率和存储效率,将成为人工智能大模型发展的关键方向。诸如稀疏化技术、量化技术等创新方法,将被更多地应用于大模型的设计和训练过程中,以降低资源消耗并提高执行效率。
未来,提升大模型的可解释性将不仅仅局限于局部模型的透明化,更应关注整体架构和决策机制的可追溯性。通过可视化技术、神经网络分析
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