大模型高质量发展还要迈过哪些门槛？

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... 2024-03-28 10:00 .. 为了在全球AI竞争中占据优势，国内大模型的技术攻克变得迫在眉睫。
    第一，保证训练数据的质量和多样性。
    一直以来，大模型的训练依赖大量数据，包括文本、语音、图像、视频等，也需要从公开数据集、合作伙伴和用户互动中收集信息。
    高质量的训练数据是大模型成功的关键之一，中国工程院院士高文指出，全球通用的50亿大模型数据训练集里，中文语料的占比仅为1.3%。
    解决中文数据不足和质量问题，以及如何获取和处理多样化数据，成为行业面临的一大挑战。
    在此背景下，国内大模型公司可以积极寻求与各大中文内容平台的合作，建立中文数据共享机制，以丰富中文语料库。
    同时，应注重数据的清洗和标注工作，确保训练数据的准确性和有效性。
    第二，提升算力、显卡、芯片等核心竞争力。
    随着大模型的规模和复杂度不断提升，对算力的需求也急剧攀升。
    缓解算力需求方面，国家发改委明确将数据中心和智能计算中心纳入新型基础设施建设的 .. UfqiNews ↓ 0

... 10-11 15:05 , 215 , 226 ..
3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，这样就增加了计算量和计算难度.
    “受限玻尔兹曼机”（RBM）同样具有一个可见层，一个隐层，但层内无连接，层与层之间全连接，节点变量仍然取值为0或1，是一个二分图.
    也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多.
     图5 受限玻尔兹曼机.webp

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... 10-11 15:17 , 217 , 220 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶