大模型技术进阶路途 有了基础应该怎样进阶

“高性能大模型的打造，是一项复杂的系统性工程”

一个好的基础能够让你在学习的路途上事倍功半，但相对不是学习的终点，大模型技术也不外如是。

大模型的进阶学习路途

以上技术都属于大模型技术的基础，不论是做学术钻研，还是团体学习都曾经足够；然而一项技术并不只仅用来学习的，还须要能够在企业消费中运行，而在消费环境中对稳固性的要求要远高于对技术的谋求。

那么怎样才干打造一款能够在企业消费中经常使用的大模型呢？而这就属于大模型技术的进阶；假设说大模型的基础是能够做进去一个大模型，那么大模型的进阶就是怎样把大模型做的更好。

上方也将从几个方面引见一下大模型的进阶：

模型优化

咱们知道大模型目前最大的瓶颈就是算力疑问，而算力就代表着老本，大模型技术面临着高昂的老本疑问。这也直接造成了很多小微企业对大模型望而生畏，要素就是不可承当大模型渺小的资金老本和技术老本。

因此，就有很多模型优化的技术，比如说迁徙学习，模型剪枝，模型蒸馏等；目标就是用最小的老本，极速的打造出一款能用的，好用的大模型。

模型剪枝：模型剪枝经过删除冗余神经元和衔接，缩小模型的大小而不就义性能。

模型量化：模型量化经过降落精度，如从float32转化为int8，降落模型的计算量和存储需求。

常识蒸馏：常识蒸馏则是将大模型的常识转移到小模型，坚持小模型的准确性。

经过以上方法，能够大大提高模型部署效率和资源应用率，降落企业老本。

配件减速

对于配件减速每个了解大模型的人应该都知道一些，最便捷也是最出名的模式就是参与GPU的数量；而英伟达市值的飙升，以是由于其弱小的算力芯片。

那么配件减速详细是什么状况呢？

其实减速有多种模式，老本最低的就是优化模型架构，经常使用愈加高效的算法，这些叫做软件减速。但以目前的技术来说，软件减速的才干有限，因此惟一的方法就是堆量，经过少量的计算配件资源的沉积来处置算力无余的疑问。

大模型经常出现的配件减速除了GPU之外，还有FPGA和ASIC等。

CPU，GPU，FPGA，ASIC是目前AI计算环节中最干流的四种芯片类型，CPU这玩意不用多说，任何电子产品都离不开它的存在；但CPU这玩意性能弱小，但并不是很适宜AI处置。

要素就是CPU就是一个大在校生，它能够处置复杂的数学识题；但AI算力更多的需求并不是处置复杂的逻辑疑问，而是计算一大段100以内的加减法，大在校生再凶猛它的期间和精神也是有限的，远不如找几百个小在校生每人算一题来的快。

因此，GPU这玩意就是鼎力出奇观的典型代表，我不须要如许浅近的常识储藏，只有要便捷的1加1等于2就行了。

而FPGA是指现场可编程门阵列，它是一个可以现场编程的，并依照预约设计用意来上班的集成电路。FPGA最凶猛的中央是可以经过性能的模式来成功恣意须要的性能组合，并且可以以大规模并行的模式实施算法，这象征着咱们可以十分迅速和高效的口头大数据处置。

ASIC——特定运行集成电路，它是用来专门针对某一畛域设计的芯片，比如神经网络计算芯片——NPU，Tensor计算芯片TPU等。由于针对特定畛域，所以ASIC往往可以体现出比GPU和CPU更强的性能。

散布式并行计算

大模型由于其弱小的算力需求，在单台机器上曾经很难成功大模型的训练和微调，因此驳回散布式并行计算是一个不可防止的选用。

所谓的并行计算，就是把大模型依据模块或性能拆分，而后部署到多台机器上启动计算。其难点是模块的拆分，以及不同机器上的数据协和谐整合。

在传统的散布式系统中，比如web开发是依据性能模块进程拆分，不同服务之间经过API的模式启动交互，而且不同服务之间没有强关联性。

但大模型不同，大模型是一个全体它的任何环节出疑问都会造成模型的失效，因此大模型只能驳回并行计算的模式启动散布式部署。

而依据不同的并行模式，大模型并行计算又分为多种类型，如：

不同的并行模式有其共同的特点和成功模式，不同的模型依据成功模式不同也有其最适宜的并行计算模式。但总体来说，并行计算是大模型训练和微调的基础，没有并行计算，大模型也很难存在。

打造一款能用好用且高性能的大模型并不是一件便捷的事件，其中触及到很多复杂的切实和难点，同时还要面临着渺小的技术和资金老本，因此打造大模型并不是人人都能介入的上班。

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