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厦门大学 大模型概c(din)技术与应用实践Q?40PPTL大模型）(j)PDF 下蝲
相关截图Q?/strong>
 主要内容Q?/strong>
3.6 大模型的特点
Q?/strong>1Q巨大的规模
大模型通常包含数十亿个参数Q模型大可以达到数?/strong>GB甚至更大。这U巨大的规模不仅提供?jin)强大的表达能力和学习(fn)?/strong>
力，q得大模型在处理复杂Q务时h更高的效率和准确?/strong>
Q?/strong>2Q涌现能?/strong>
涌现能力是指模型在训l过E中H然展现Z前小模型所没有的、更深层ơ的复杂Ҏ(gu)和能力。当模型的训l数据突?/strong>
一定规模时Q模型能够综合分析和解决更深层次的问题，展现出类ghcȝ思维和智能?/strong>q种涌现能力是大模型最显著
的特点之一Q也是其越传统模型的关键所?/strong>
Q?/strong>3Q更好的性能和泛化能?/strong>
大模型因其巨大的规模和复杂的l构Q展现出更出色的性能和泛化能力。它们在各种d上都?/strong>
表现Q超了(jin)传统的小模型?/strong>q主要归功于大模型的参数规模和学?fn)能?/strong>。大模型能够更好
地理解和模拟现实世界中的复杂现象Q从而在各种d中表现出更高的准性和效率。它们能?/strong>
捕捉到数据中的微妙差异和复杂模式Q得在未见q的数据上也能表CUQ即h良好的泛?/strong>
能力
Q?/strong>4Q多d学习(fn)
大模型的多Q务学?fn)特点其能够同时处理多U不同的dQƈ从中学习(fn)到更q泛和泛化的语言
理解能力。通过多Q务学?fn)，大模型可以在不同?/strong>NLPQ?/strong>Natural Language ProcessingQQ?/strong>
中进行训l，例如机器译、文本摘要、问{系l等?/strong>q种多Q务学?fn)的方式有助于大模型更?/strong>
地理解和应用语言的规则和模式
Q?/strong>5Q大数据训练
大模型需要大规模的数据来训练Q通常?/strong>TBU别甚至PBU别。这是因为大模型拥有C甚至?/strong>
十亿的参敎ͼ需要大量的数据来提供够的信息供模型学?fn)和优化。只有大规模的数据才能让?/strong>
模型的参数规模发挥优势，提高模型的泛化能力和性能。同Ӟ大数据训l也是保证大模型能够
处理复杂d的关键。通过使用大规模数据，大模型能够更好地理解数据中的复杂模式和关p，
从而更好地模拟现实世界中的各种现象
Q?/strong>6Q强大的计算资源
大模型需要强大的计算资源来训l和q行。由于模型规模庞大，参数数量众多Q计复杂度极高Q?/strong>
因此需要高性能的硬件设备来支持。通常Q训l大模型需要?/strong>GPUQ?/strong>Graphics Processing
UnitQ图形处理器Q或TPUQ?/strong>Tensor Processing UnitQ张量处理器Q等专用加速器来提高计?/strong>
效率。这些加速器能够q行处理大量的参数和数据Q得大模型的训l和推断速度更快。除?jin)?/strong>
件设备，大模型的训练q需要大量的旉。由于模型参C多，训练q程中需要进行大量的q代
和优化，因此Q训l周期可能长达数周甚x?/strong>
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
