艾醒

近年来，大模型以其颠覆性的智能表现席卷技术领域——从精准的代码生成到自然的多轮对话，从跨模态的文生图到复杂的逻辑推理，其背后是一套融合规模、架构、数据与训练范式的技术体系。

大模型应用与硬件怎么选？看这几张表就够了。不同系列的显卡，适合的人群和做的事不一样，看下面的表就清楚啦。

在大模型的迭代优化过程中，如何让模型输出更符合人类预期、更适配特定任务，一直是技术研发的核心方向.。

过去十年，人工智能领域最震撼的变革之一，是模型参数量从百万级飙升至万亿级。从GPT-3的1750亿参数到GPT-4的神秘规模，再到谷歌Gemini的“多模态巨兽”，参数量仿佛成了AI能力的代名词

EvalScope 是由阿里巴巴魔搭社区（ModelScope）开发的开源模型评估与性能基准测试框架，专注于为大语言模型（LLM）、多模态模型及其他 AI 模型提供系统化的评估解决方案。

在大模型落地实践中，微调（Fine-tuning）是连接通用预训练能力与特定任务需求的关键环节。通过微调，我们能让在海量数据上预训练的模型“适配” 具体业务场景。本文将系统梳理六种主流微调方式

在人工智能大模型飞速发展的今天，Transformer 架构无疑是撑起整个领域的 “基石”，而 MoE架构则凭借其独特的 “稀疏激活” 思路，成为突破大模型参数的关键

在人工智能技术飞速发展的当下，通用大模型无疑是最受关注的领域之一。它凭借强大的能力打破了传统 AI 模型的局限，为各行业的智能化升级提供了全新可能。

在人工智能模型的开发流程中，微调是让预训练模型适配特定任务、提升性能的关键环节。而在微调的启动方式上，“冷启动” 和 “热启动” 是两个高频出现但容易混淆的概念。