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原標題：華為王云鶴：對“小”的大模型的優化重新思考
關鍵字：模型,參數,小米,侵權,華為
文章來源：算法邦
內容字數：6615字

內容摘要：

700個開發硬件免費申請?現金大獎！生成式 AI、機器人 AI、PC AI 三大賽道！AMD Pervasive AI 開發者挑戰賽報名火熱進行中，掃碼了解詳情并報名～導讀作者為華為諾亞方舟實驗室高級研究員王云鶴。本文是對如何優化“小”的大模型的總結思考，涉及分詞器、模型架構、參數繼承和多輪訓練四個方面。
原文地址：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/681614203
本文只做學術分享，如有侵權，聯系刪文。盤古π-1.5B Pro以及盤古π-1B Pro的更新，附論文及部分代碼。一直以來，給部分同學的感覺是我對整個大模型（大模型實為大的語言模型，LLM，后面不贅述）持悲觀甚至反感的態度。
反感其實談不上，只是偶爾覺得這個領域有一點“臟”（沒有清晰的訓練集、測試集、驗證集），但自己也都在盤古大模型的項目中，也用大模型做了一些工作。但是，悲觀確實還是悲觀的，對我個人來說，核心矛盾還是在于，大模型就是大的精度好的語言模型，本質上沒帶來什么特別多的能讓用戶買單的新特性。
2023年下半年，大家發現云上的AI助手會帶來很多問題，例如成本、隱私、時延等。所以一直在讓團隊成

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，連接青年AI學者，講解研究成果，分享系統思考。