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探索大模型技术之旅:从Transformer架构到预训练微调,再到参数规模与模型能力的关系,揭示了现代AI的核心原理。涌现能力的突现性、不可预测性和临界性,展示了AI系统的复杂动力学。MoE架构通过稀疏激活实现效率与性能的平衡,稀疏模型则代表了未来超大规模模型的发展方向。这些技术共同推动了大模型的广泛应用与创新。
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