大模型关键技术与应用.pptx

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大模型关键技术

与应用

主讲人：

CON目录TS

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概述优化用领域战与问题来趋势

PARTONE

大模型技术概述

章节副标题

定义与概念

大模型指使用大量数据训练的深度学习模型，具有

大模型的定义DISTRIBUTEDCOMPONEN

强大的数据处理和模式识别能力。

大模型通常采用如Transformer等先进架构，能够

大模型的架构

处理复杂的语言理解和生成任务。

滋

大模型的训练方大模型的训练依赖于分布式计算资源，采用梯度累

OBJECTMODEL

法积和参数并行等技术以提高效率。

发展历程

Google的Transformer预训练模型如BERT和

从简单的n-gram模型到随着深度学习技术的发展，

架构彻底改变了大模型的GPT通过大规模数据预训

隐马尔可夫模型，早期语神经网络语言模型如

构建方式，为BERT、练，再通过微调适应特定

言模型奠定了自然语言处RNN、LSTM开始在大模

GPT等模型的出现铺平了任务，极大提升了模型性

理的基础。型领域崭露头角。

道路。能。

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深度学习的崛预训练与微调

早期语言模型Transforme

起r架构的革新的流行

关键技术

深度学习框架

大模型依赖于先进的深度学习框架，如TensorFlow和

PyTorch,它们提供了构