第一讲
大模型受众广泛原因
成为发展通用人工智能的重要途径
过去使用专用模型，一个模型一个问题；现在提倡通用模型，即一个模型应对多种任务，多种模态。
书生浦语大模型
从模型到应用
开放体系
- 数据： 多模态融合（领域广泛）， 精细化处理（数据经过清理和筛选），价值观对齐
- 预训练：高科扩展，极致的性能优化，兼容主流，开箱即用
- 微调：增量续训（模型学习新知识，如某个垂类领域额度知识），有监督微调（理解遵循各种指令或注入少量领域知识），多种生态，适配多种硬件（NVIDIA 20系以上所有显卡，最低只需要8G显存即可微调7B模型）
- 部署：大语言模型特点（开销大，动态shape，模型简单transformer结构且大部分decoder-only），根据特点提供LMDeploy来提供GPU解决方案
- 评测：OpenCompass评测集
- 应用：局限性（最新信息获取，可靠性，数学计算，工具使用与交互），由此让大模型向智能体转变
