6、AI基础模型：从理论到实践的全面解析

AI基础模型：从理论到实践的全面解析

1. 前沿AI项目与模型概述

在当今的人工智能领域，有许多令人瞩目的项目和模型。BLOOM是一个由1000多名研究人员合作开展的项目，旨在为其他研究人员提供支持。MosaicML则是一个平台，它让企业能够轻松地利用自己的数据训练定制化的AI模型。

基础模型（Foundation Models，FMs）是一类先进的机器学习模型，其特点是使用大量的训练数据进行通用目的的训练。常见的基础模型如OpenAI GPT - x、Google Gemini和Meta LLaMA等。衡量基础模型规模的方式有多种，例如模型包含的参数（权重）数量，BloomberGPT宣称有500亿个参数，GPT - 4的参数估计可达7000亿；训练使用的文档数量，许多基础模型会使用CommonCrawl作为数据来源之一，该数据源宣称拥有超过2500亿个网页；还有模型管理的向量空间的维度，常见基础模型的向量空间维度估计在数千到数万之间。

2. 模型训练准备

一旦选定了模型，就需要对其进行训练和打包。不同类型的模型在训练准备上有所不同，但都关注性能，包括效率和准确性。

2.1 符号AI执行

在符号AI执行中，准确性受规则规范实践的影响，延迟则受规则规范和规则引擎优化的影响。以下是一些典型的考虑因素：
- 规则规范 ：
- 规则排序 ：在规则执行时，优先处理频繁使用或关键的规则。
- 规则分组 ：将相关规则聚类，以减少比较次数并提高缓存利用率。
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