在AIGC场景下，大模型和高算力决定了其发展的上限。
（1）大模型：AIGC中的生成式模型需要大量的参数和数据来进行训练，才能实现高质量的生成效果。因此，大模型是AIGC发展的基础和核心。只有具备足够大的模型规模，才能实现高质量的生成效果。
（2）高算力：AIGC中的生成式模型需要大量的计算资源来进行训练和推理，才能实现高质量的生成效果。因此，高算力是AIGC发展的重要保障。只有具备足够高的计算能力，才能满足AIGC的需求。
在AIGC场景下，大模型和高算力决定了其发展的上限。
2023-08-14
115
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
在AIGC场景下，大模型和高算力决定了其发展的上限。
目录
相关文章
|
2月前
|
决策智能
开发者
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
自然语言处理
|
14天前
|
Linux
Shell
API
ollama 大模型部署 工具 | AIGC
Ollama是一个集成了多种大型语言模型的工具，它支持模型的部署、运行以及API的整合和调用。Ollama为不同操作系统的用户提供了便捷的安装方式，并具备丰富的命令行界面（CLI）和API接口，使得用户可以轻松地管理和运行大型模型。【10月更文挑战第1天】
51
0
0
|
2月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
|
2月前
|
人工智能
弹性计算
芯片
|
3月前
|
自然语言处理
|
2月前
|
人工智能
自然语言处理
搜索推荐
|
3月前
|
机器学习/深度学习
运维
算法
「AIGC算法」K-means聚类模型
**K-means聚类模型概览：**
- 是无监督学习算法，用于数据集自动分组。
- 算法步骤：初始化质心，分配数据点，更新质心，迭代直至收敛。
- 关键点包括K的选择、初始化方法、收敛性和性能度量。
- 优点是简单快速，适合大样本，但对初始点敏感，需预设K值，且仅适于球形簇。
- 应用场景包括图像分割、市场分析、异常检测等。
- 示例展示了使用scikit-learn对Iris数据集和自定义CSV数据进行聚类。
53
0
0
|
3月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
|
3月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
大数据
热门文章
最新文章
1
AIGC训练场景下的存储特征研究
2
【玩转AIGC系列】使用Megatron-Deepspeed训练GPT-2并生成文本
3
零成本带你体验手搓AIGC模型
4
阿里云容器服务助力万兴科技 AIGC 应用加速
5
AIGC在医疗诊断中的智能图像应用：推动精准医疗的发展
6
AIGC给程序员带来的好处和劣势
7
AIGC在交通领域的智能图像应用：实现智慧交通的转型
8
视野数科联合阿里云Lindorm多模数据库推动AIGC应用在金融领域落地
9
玩转AIGC，基于函数计算一键部署 Stable Diffusion
10
AIGC在创新发展与风险规避的适度平衡
1
【AIGC】基于检索增强技术（RAG）构建大语言模型（LLM）应用程序
436
2
AI超级个体：ChatGPT与AIGC实战指南
277
3
【AIGC】LangChain Agent 最新教程详解及示例学习
806
4
【AIGC】人脸验证服务简介及实践案例分析
324
5
【活动】AIGC 技术的发展现状与未来趋势
278
6
【AIGC】文档智能助手技术解决方案报告
288
7
30 秒出服装设计稿，森马用函数计算+AIGC 整“新活”!
166520
8
如何评价AIGC技术的社会需求和市场环境？
185
9
AIGC技术是什么？
379
10
如何利用AIGC技术实现个性化定制的绘画作品？
205