原標題：大語言模型技術演進與啟示！
文章來源：人工智能學家
內容字數：27031字

2024全球機器學習技術大會綜述

2024全球機器學習技術大會于11月14日至15日舉行，由CSDN與Boolan聯合舉辦，專注于大語言模型的技術演進與核心技術實踐。多位行業專家分享了最新的研究成果，探討了大模型系統構建的復雜性及其在實際應用中的挑戰與機遇。

1. Transformer效率優化

百川智能的王炳寧介紹了Transformer架構在生成式AI中的應用，并提出了對其效率的優化方法。他指出，Transformer的Attention機制帶來了計算復雜度和內存需求的挑戰，并提出了GQA和MQA兩種優化策略，以提升推理速度。

2. AI硬件與軟件的潛力釋放

CodePlay副總裁Michael Wong強調了AI硬件創新的必要性，特別是GPU、TPU等的廣泛應用。他指出，Python作為AI開發語言的重要性，同時介紹了新興的編程語言Mojo，旨在結合Python的易用性和C++的性能優化。

3. 合成指令技術的探索

智源的劉廣分享了Infinity Instruct項目，旨在解決高質量指令數據短缺的問題。該項目通過建立兩級標簽體系，整合了大量開源數據，并生成高質量的指令數據，以支持多任務模型的訓練。

4. 多模態大模型的實踐

中國科學院的吳凌翔以紫東太初多模態大模型為例，探討了多模態信息的處理與應用。他介紹了模型在多個領域的應用，強調了在實現通用AI方面面臨的挑戰。

5. 生成式AI的架構挑戰

Lepton AI的魚哲探討了生成式AI的應用場景，強調了在不同責任度和顆粒度場景下的模型選擇與優化。通過分析不同場景的需求，他提出了成功AI初創企業的共通特征。

6. 大模型推理性能提升實踐

得物的孟令公強調了大模型推理引擎的必要性，介紹了KV Cache管理和Paged Attention技術，旨在提升推理速度和吞吐量。他還討論了Prefill和Decode階段的優化策略。

7. 騰訊混元多模態技術實踐

騰訊的彭厚文分享了混元多模態模型的研發經驗，強調數據質量和多樣性的重要性。他介紹了多階段預訓練策略和后訓練階段的精調方法，力求提升模型的性能和應用范圍。

8. 圓桌對話：大模型系統技術實踐

在圓桌對話中，專家們討論了大模型系統能力的設計、開發工具鏈的不足及實際應用方向。強調了數據管理和用戶需求的重要性，提出了未來發展的方向和挑戰。

此次大會為行業提供了新的思路與方向，推動了大語言模型及其相關技術的深入探討與應用。

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