70_大模型服务部署技术对比:从框架到推理引擎
在2025年的大模型生态中,高效的服务部署技术已成为连接模型能力与实际应用的关键桥梁。随着大模型参数规模的不断扩大和应用场景的日益复杂,如何在有限的硬件资源下实现高性能、低延迟的推理服务,成为了所有大模型应用开发者面临的核心挑战。
97_微调基础:全参数 vs LoRA
在2025年的大模型时代,微调技术已经成为将通用大语言模型(LLM)适配到特定领域和任务的核心技术手段。随着模型规模的不断膨胀——从早期的数十亿参数到如今的数千亿甚至万亿参数,如何在有限的计算资源下高效地微调大模型,成为AI工程师面临的关键挑战。本文将深入探讨两种主流的微调方法:全参数微调和LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩适应微调,从原理、技术实现、资源需求、性能表现等多个维度进行全面对比分析,帮助读者在实际项目中做出最优的技术选择。
35_BERT与RoBERTa:优化编码器模型
2018年,Google发布的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型彻底改变了自然语言处理领域的格局。作为第一个真正意义上的双向预训练语言模型,BERT通过创新的掩码语言模型(Masked Language Model, MLM)预训练策略,使模型能够同时从左右两侧的上下文信息中学习语言表示,从而在多项NLP任务上取得了突破性进展。
33_ LLM的定义与规模化:参数与计算力
在人工智能发展的长河中,2022年底ChatGPT的横空出世标志着大语言模型(LLM)时代的正式开启。自那时起,LLM技术以惊人的速度演进,从实验室走向产业应用,重塑着人类与计算机的交互方式。到2025年,全球LLMs已正式进入"模型即服务"(MaaS)时代,参数量级突破万亿级,成为驱动数字经济发展的核心引擎
37_开源LLM:LLaMA与Mistral的突破_深度解析
在人工智能领域,2025年已经成为开源大语言模型的黄金时代。从Meta的LLaMA系列到欧洲初创公司Mistral AI的创新突破,开源LLM正在重塑整个AI生态系统的格局。截至2025年4月,Meta的LLaMA系列已成为全球下载量最高、社区使用最活跃的开源大语言模型之一,并被集成于数百个学术项目、创业平台和AI产品之中
42_大语言模型的计算需求:从GPU到TPU
随着2025年大语言模型技术的持续突破和规模化应用,计算资源已成为推动AI发展的关键驱动力。从最初的CPU计算,到GPU加速,再到专用AI加速器的崛起,大语言模型的计算需求正在重塑全球数据中心的基础设施架构。当前,全球AI半导体市场规模预计在2027年将达到2380亿美元(基本情境)甚至4050亿美元(乐观情境),这一增长背后,是大语言模型对计算能力、内存带宽和能效比的极致追求。
# 大模型优化与压缩技术:2025年的实践与突破
2025年,随着大语言模型的规模和复杂度不断提升,模型优化与压缩技术已成为AI产业落地的关键瓶颈和研究热点。根据最新统计,顶级大语言模型的参数规模已突破万亿级别,如DeepSeek-R1模型的6710亿参数规模,这带来了前所未有的计算资源需求和部署挑战。在这种背景下,如何在保持模型性能的同时,降低计算成本、减少内存占用、提升推理速度,已成为学术界和产业界共同关注的核心问题。
PMCW雷达技术的理解与FMCW对比
PMCW雷达通过相位编码实现高精度测距与测速,利用伪随机码相关处理实现距离-速度解耦,抗干扰强、多用户兼容性好,相较FMCW在密集环境和安全性上更具优势。