大模型落地迫切需要解决的几个问题

大模型技术发展迅速，落地凾需解决一系列问题，不同的实际场景里，软硬件的结构怎么融合模型和底下的硬件体系，实现多元化的能力是业内关注的一个重点。

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9月27日，由数字开物协办的“2024产学研融通创新活动——AI大模型应用场景”在北京召开，会上，**中国信通院人工智能研究所基础软硬件部主任李论发表题为《大模型应用落地趋势与路径》的主题演讲，**她分享了大模型的演进，深入探讨了大模型应用落地趋势与路径。

她表示，大模型已经成为新型智能化基础设施，具备规模可扩展性强、多任务适应性强、能力可塑性强等关键特征。大模型技术的范式变迁，特别是以Transformer为基础的大模型的突破，为行业提供了通用赋能技术。算法演进是模型发展的关键，强化模型理解和多模态发展是演进的重点。她提到，尽管大模型技术占据主导地位，但专用小模型的并行发展和大模型的小型化同样重要。

李论表示，大模型的落地需要模型本身智能化水平提升和高效的训练推算系统支持。模型智能水平提升可以通过构建更大规模的模型系统来实现，同时，针对特定行业场景，通过微调和算法改造，提升模型与场景的契合度。

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