我觉得现阶段不要想的太多，也不要用之前搞系统的方式来看待新东西。使用似SuperCLUE，C-Eval等的评测，加上自己的一些主动评测就好。其实目前私有化部署方面Llama2 是最佳选择，做大模型评测交给类似BAAI(flagEval等)，SuperCLUE就好，不要自己去玩。...

说到潜在问题，个人理解可能有以下几个方面的问题吧。一是数据隐私问题：大语言模型需要大量的数据来训练和优化模型，但是金融企业处理的数据通常包含大量的隐私信息，如个人身份信息、信用卡信息、财务信息等。如果这些数据不加保护地被用于训练模型，可能会泄露客户隐私，引起法律...

NVIDIA nemo 是由英伟达开发，可用于数据收集、大模型训练、微调、部署。框架具备fine-tuning, prompt learning, and adapter techniques能力，对模型生成内容做优化，学习特定领域知识等；推理上框架使用 NVIDIA Triton优化 AI 推理；数据处理上，nemo包含全面的数据预处理功能，能完...

感觉针对不同行业会发展出不同的大模型，现在大模型展现出的能力是多样化的，能理解语义，能总结分析，能生成图片视频，比如说游戏行业可能需要生成图片，新闻行业就需要生成文稿，而金融行业可能需要智能检索。...

1）GPU如何加速后台的模型学习训练过程？ 大模型训练由于模型参数尺寸很大，很难在一块GPU上进行训练，所以采用模型并行和数据并行的方式进行训练，具体可以参考英伟达megatron-lm或megatron-deepspeed。2）在模型应用过程中，GPU是否也能起到加速作用？ 不知道您是不是指大模型推理阶段...

原本就没有统一的定义吧，也就不存在延伸的问题了，只要参数足够多，那就可以自称为大模型

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