大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍（上）

AIGC动态欢迎阅读

原标题：大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍（上）
关键字：模型,位置,报告,参数,门控
文章来源：大数据文摘
内容字数：23939字

内容摘要：

大数据文摘受权转载自数据派THU
编辑：黄继彦
校对：林赣敏01 Gemma模型架构和参数计算
上一篇文章《原创 | 大模型扫盲系列——初识大模型》从比较宏观的角度初步介绍大模型领域的相关知识，旨在带领读者构建一个大模型知识框架。近期，大模型相关的技术和应用层出不穷，各个方向的论文百花齐放，底层的核心技术是大家公认的精华部分。本文从技术的角度聚焦大模型的实战经验，总结大模型从业者关注的具体方向以及相关发展，帮助打算参与到大模型工作的人高效上手相关工作。
基座模型参数
在动手实践之初，首要任务便是选取一款市场上表现卓越的基座模型，为各种任务打下坚实的基础。在这个领域，OpenAI的ChatGPT-4以其独特的优势领跑，一时间，普通企业难以望其项背。因此，其他顶尖科技公司不得不寻找新的道路，争相进入开源领域，竞争打造出最强效果的大型模型。随着大模型技术成为热门趋势，无论是从学术论文的频繁引用还是商业应用实践来看，业界对这些基座模型的效果已达成广泛。
目前，业内普遍认可且实用性最高的四个基座模型分别为：Meta的Llama系列，被誉为欧洲”OpenAI”的Mistral AI所开源的Mi

原文链接：大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍（上）