面向AI大模型的智算技術(shù)及新應(yīng)用

  培訓(xùn)講師:楓影(王鴻華)

講師背景:
楓影老師10年互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目運(yùn)營老兵3年蘇寧采銷管理3年阿里天貓運(yùn)營6年新零售私域運(yùn)營電子科技大學(xué)科園教育特聘顧問導(dǎo)師西南財(cái)經(jīng)大學(xué)特聘教授四川大學(xué)“互聯(lián)網(wǎng)”創(chuàng)業(yè)大賽評委四川省人社廳就業(yè)訓(xùn)練中心、省雙創(chuàng)中心電商創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師中國國際“互聯(lián)網(wǎng)”大賽四川賽 詳細(xì)>>

楓影
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面向AI大模型的智算技術(shù)及新應(yīng)用詳細(xì)內(nèi)容

面向AI大模型的智算技術(shù)及新應(yīng)用

【課程背景】



大模型(Large Language Models, LLMs)現(xiàn)已成為AI領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。這些模型以其龐大的參數(shù)規(guī)模、強(qiáng)大的語言理解和生成能力,以及在多種任務(wù)中展現(xiàn)出的高級認(rèn)知能力,正在改變我們與技術(shù)的交互方式。大模型正在以其獨(dú)特的方式提供各類幫助和改進(jìn)。但這些模型的成功應(yīng)用都依賴于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基座構(gòu)建,以及對算力、算法和數(shù)據(jù)的協(xié)同優(yōu)化。



本課程將從AI大模型的整體結(jié)構(gòu)體系拆開來分享AI大模型的特點(diǎn)、技術(shù)原理,進(jìn)而提出對數(shù)據(jù)、算力的要求,以及目前在通訊行業(yè)的應(yīng)用。



【課程收獲】



1. 了解AI大模型的特點(diǎn)、技術(shù)原理及要求



2. 理解智算計(jì)算和算力網(wǎng)絡(luò)



3. 了解AI大模型在特定行業(yè)的一些應(yīng)用



【課程時(shí)長】1天(6h



【課程對象】三級經(jīng)理



【課程大綱】



Part1:AI大模型通識



1 AI大模型是什么?



1.1 什么是模型,AI與模型之間什么關(guān)系?



1.2 AI發(fā)展史



1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要學(xué)習(xí)范式:監(jiān)督、無監(jiān)督、強(qiáng)化、深度學(xué)習(xí)



1.4 具體的模型架構(gòu):CNN、RNNGAN



2 AI大模型要回答什么問題?



2.1 大模型又是什么?



2.2 大模型常見的學(xué)習(xí)范式



2.3 大模型常用的模型架構(gòu)



2.4 大模型的學(xué)習(xí)算法:梯度下降、優(yōu)化技巧、并行與分布式訓(xùn)練



2.5 大模型區(qū)別于傳統(tǒng)AI的獨(dú)特能力



3 方法論:AI大模型是如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的?



3.1 大模型形成的工作流



3.2 模型構(gòu)建:架構(gòu)選擇、參數(shù)配置、初始化策略、正則化、優(yōu)化器選擇



3.3 數(shù)據(jù)訓(xùn)練:數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、批處理、梯度下降、學(xué)習(xí)率調(diào)度、訓(xùn)練監(jiān)控



3.4 模型評估:評估指標(biāo)、交叉驗(yàn)證、測試集、誤差分析



3.5 模型部署:模型導(dǎo)出、服務(wù)化、硬件優(yōu)化、負(fù)載均衡



3.6 模型維護(hù):模型監(jiān)控、數(shù)據(jù)更新、模型在訓(xùn)練、版本控制



3.7 模型應(yīng)用:用戶接口、場景適配、反饋循環(huán)、倫理與合規(guī)





Part2:面向AI大模型的智算與相關(guān)技術(shù)



1. AI大模型對算力的要求



1.1 智算的出現(xiàn)



1.2 AI大模型對智算的算力要求



1.3 全球智算格局解析



2. AI大模型下,如何破解算力問題



2.1 高端智算芯片的持續(xù)性開發(fā)投入和升級



2.1.1 高性能AI芯片



2.1.2 專用智能芯片開發(fā)



2.2 并行計(jì)算技術(shù)



2.2.1 模型并行



2.2.2 數(shù)據(jù)并行



2.2.3 分布式并行計(jì)算



2.3 軟件平臺(tái)優(yōu)化



2.4 架構(gòu)優(yōu)化



2.4.1 知識蒸餾



2.4.2 其他模型架構(gòu)



2.5 算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)



2.5.1算力網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)



2.5.2 云網(wǎng)協(xié)同



2.5.3 云網(wǎng)融合



2.5.4 算力感知、算力路由和算力交易



2.6 開源與閉源模型結(jié)合:大模型+小模型



2.7 通信量優(yōu)化技術(shù)





Part3:AI大模型的行業(yè)應(yīng)用



1. 自然語言處理和意圖識別



【案例】為發(fā)布的通信行業(yè)首個(gè)大模型提供了基于角色的Copilots和基于場景的Agents兩類應(yīng)用能力,幫助運(yùn)營商提升員工賦能和用戶滿意度



2. 網(wǎng)絡(luò)智能化調(diào)度:實(shí)時(shí)分析用戶數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,預(yù)測網(wǎng)絡(luò)需求,預(yù)測頻段和流量管理



3. 網(wǎng)絡(luò)維護(hù):提高電信網(wǎng)絡(luò)的智能規(guī)建、運(yùn)維和管控能力



【案例】中興通訊推出了新一代智算中心基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品和AI加速芯片,以支持大模型訓(xùn)練和推理,提升企業(yè)效率并降低大模型推理成本



4. 客戶服務(wù):在客服領(lǐng)域中顯著提升用戶體驗(yàn)。



【案例】ChatGPT等生成式AI技術(shù)被廣泛應(yīng)用于會(huì)話系統(tǒng)中,能夠理解人類意圖并生成相應(yīng)的回答或解決方案



5. 運(yùn)維效率:AI大模型為5G乃至6G通信網(wǎng)絡(luò)的生產(chǎn)力躍升提供了重要支撐。



【案例】華為發(fā)布的無線智能體結(jié)合了通信大模型、無線數(shù)字孿生系統(tǒng)和智能算力,旨在重塑運(yùn)維流程、網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)和業(yè)務(wù)發(fā)展模



6. AI與通信融合及在無線通信系統(tǒng)中的應(yīng)用



6.1AI大模型在衛(wèi)星通訊領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力



6.2無線智能體構(gòu)建



6.3 運(yùn)維流程重塑與業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新



【綜合案例】中興通訊AI解決方案



 

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