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唐宇迪AIGC與大模型實戰(zhàn)2023

2023-08-03 20:16 作者:曉玲581  | 我要投稿

大模型(Large Model)是指具有數(shù)百萬或數(shù)十億個參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這種模型經(jīng)過專門的訓(xùn)練過程,能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的處理和任務(wù)處理。大模型需要占用大量的計算資源、存儲空間、時間和電力等資源來保證它的訓(xùn)練和部署。


相比之下,小模型(Small Model)是指具有較少參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。小模型常常運行速度更快,也更加輕便,適用于一些計算資源和存儲空間較少的設(shè)備或場景,例如移動設(shè)備或嵌入式設(shè)備。


在實際應(yīng)用中,選擇大模型或小模型取決于需要解決的問題和可用資源。大模型通常在自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)等方面表現(xiàn)良好,它們通常需要高性能計算資源的支持,例如標準的GPU或云端集群。小模型適合解決一些簡單的、小規(guī)模的問題,例如信用卡欺詐檢測等,它們具有更快的推理速度,可以在低功耗設(shè)備上運行,例如智能手機或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。


需要注意的是,當(dāng)使用大模型或小模型來解決問題時,需要充分考慮計算資源、存儲空間、時間、電力和精度等因素,并根據(jù)具體需求進行權(quán)衡。


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