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需求背景

随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（Large Language Models）已经成为了自然语言处理领域的一个热门话题。其中，“大模型LLM”更是在这个背景下应运而生。本文将重点介绍大模型LLM的概念、背景、重点词汇或短语、技术原理、应用场景以及实验结果，同时展望其未来的发展方向。大型语言模型是指通过海量语料库训练得到的，能够掌握大规模语言知识的神经网络模型。从应用领域来看，大模型LLM已经渗透到了多个领域，例如自然语言理解、自然语言生成、机器翻译、情感分析、问答系统等。随着深度学习技术的进步，大型语言模型在越来越多的场景中得到了广泛应用。

需解决的主要技术难题

1：难以理解的数据集-对于 LLM 而言，其预训练数据集的规模非常大，任何个人都无法彻底阅读其中的文档或评估这些文档的质量。这方面涉及的问题包括：有许多非常相近几乎算是重复的数据；基准数据遭受污染；某些信息可用于识别个人的身份；预训练的数据域混在一起；微调任务混在一起的情况难以处理。2：难以理解的数据集-对于 LLM 而言，其预训练数据集的规模非常大，任何个人都无法彻底阅读其中的文档或评估这些文档的质量。这方面涉及的问题包括：有许多非常相近几乎算是重复的数据；基准数据遭受污染；某些信息可用于识别个人的身份；预训练的数据域混在一起；微调任务混在一起的情况难以处理。

期望实现的主要技术目标

1：针对 Megatron 与 DeepSpeed 进行深度优化，适配 LLaMa2 及其他开源大模型。通过将大模型切分成若干个小的部分，分配到不同的GPU上运行。减少单个设备的显存占用，支持训练更大参数的模型。相比传统模型并行化技术，需支持张量模型并行与流水线模型并行两种方式，并与数据并行结合，进一步拓展模型规模与加速过程，指数级提升训练效率。2：利用数据并行化技术显著提高的显存效率和计算效率，提高多机多卡性能，大幅减少显存占用。支持更大的 Batch Size。结合模型并行化技术，可以在单张 GPU 上训练参数量10倍于标准的大模型，或以 2-7 倍的速度训练billion级参数的模型，减少 5 倍通信量，30B模型需求从25卡降低至8张A100。3：为了让深度学习模型能够在低性能设备或硬件上高效地运行，提高用户体验和节省资源。模型轻量化技术通过结构优化、量化、剪枝、蒸馏等技术，在模型整体性能降低3%以内的情况下可将模型参数量、计算量、存储空间等资源减少87%。根据不同的场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的效果。

需求解析

解析单位：“科创中国”创业投资专业科技服务团（北京创业投资协会） 解析时间：2023-11-24

王东翔

华控基石基金

管理合伙人

综合评价

大模型LLM作为自然语言处理领域的一个强大工具，已经在实际应用中取得了显著的成果。其强大的语言理解和生成能力，使其在语言翻译、文本生成等多个方面都具有广泛的应用前景。然而，大模型LLM也存在一定的局限性，例如训练成本高、推理时间长等，这些问题需要我们不断地进行研究和优化。 展望未来，随着深度学习技术的不断发展，大模型LLM将会在更多的场景中得到应用，例如智能客服、智能家居等。同时，随着计算资源的不断提升，大模型LLM的规模和性能也将得到进一步提升，从而更好地满足实际应用的需求。此外，随着数据质量的提高和预训练技术的进步大模型LLM的泛化能力也将得到进一步加强，从而更好地适应不同领域和场景的需求。

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