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AI算力課程

【課程背景】
工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的技術(shù)革新，AI大模型（如GPT系列、BERT等）成為了 推動(dòng)自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)步的關(guān)鍵力量。這些模型通過(guò)大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn) 超越傳統(tǒng)方法的效果，并且在不斷優(yōu)化中展現(xiàn)出更強(qiáng)大的泛化能力和應(yīng)用場(chǎng)景。與此同時(shí)，算力作為支撐 這些大模型運(yùn)行的基礎(chǔ)資源，其重要性日益凸顯。無(wú)論是訓(xùn)練還是推理階段，高性能計(jì)算能力都是保證模 型效果與效率的重要因素。
移動(dòng)通信技術(shù)的進(jìn)步，尤其是5G乃至未來(lái)的6G網(wǎng)絡(luò)部署，為AI應(yīng)用提供了更加廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景和可能性。 在這樣的背景下，如何有效地利用大模型和先進(jìn)算力資源，成為移動(dòng)研究院等科研機(jī)構(gòu)關(guān)注的重點(diǎn)。本次 培訓(xùn)旨在幫助學(xué)員深入了解AI大模型的工作原理及其在移動(dòng)通信領(lǐng)域的潛在應(yīng)用，并掌握高效利用算力進(jìn) 行模型訓(xùn)練與優(yōu)化的方法。

【課程收獲】
1.深入理解AI大模型的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀及未來(lái)趨勢(shì)
2.掌握大模型的基本概念、架構(gòu)設(shè)計(jì)原則及關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)；
3.學(xué)習(xí)算力對(duì)大模型性能的影響機(jī)制以及如何選擇合適的硬件平臺(tái)。 4.了解AI-LLM在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀及趨勢(shì)

【課程對(duì)象】
全員

【課程大綱】
Part1 A I發(fā)展史
1. 1人工智能概念的提出
1.2人工智能的定義
1.3機(jī)器定理證明、跳棋程序等研究成果
2.機(jī)器學(xué)習(xí)： 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策
2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3.深度學(xué)習(xí)： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦
3.1 機(jī)器視覺(jué)CV
3.2 自然語(yǔ)言處理NLP
3.3 語(yǔ)音VC
4.第三代生成式AI： 內(nèi)容與設(shè)計(jì)

Part2 AI發(fā)展要素
1.A I發(fā)展三大基礎(chǔ)要素： 算法、 數(shù)據(jù)與算力
1.1算法：AI發(fā)展的關(guān)鍵
1.2數(shù)據(jù): 大量可以被用來(lái)訓(xùn)練的有價(jià)值的數(shù)據(jù) 1.3高性能算力: 支持復(fù)雜AI模型構(gòu)建
2.算法進(jìn)步
2.1深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合 2.2量子AI的崛起
2.3多模態(tài)技術(shù)融合
2.4智能化與個(gè)性化提升
3.算力加速
3.1 AI大模型推動(dòng)物理推理算力需求激增 3.2分布式推理算力中心下沉
3.3全球智能算力規(guī)模增長(zhǎng)
3.4GPU成為AI加速新品通用性解決方案
4.數(shù)據(jù)
4.1數(shù)據(jù)治理
4.2在線離線一體化數(shù)據(jù)庫(kù) 4.3分布式隱私方面的突破 4.4數(shù)據(jù)處理與AI一體化

Part3 AI大模型
1.A I大模型的定義與基礎(chǔ)
1.1具有龐大參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜程度的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 1.2基于深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
1.3數(shù)據(jù)為基石，預(yù)訓(xùn)練提取高級(jí)特征
2.A I大模型的發(fā)展歷程及趨勢(shì)
2.1 從萌芽期到AI1.0, AI2.0d 飛躍
2.2 參數(shù)規(guī)模增長(zhǎng)：數(shù)百萬(wàn)到千億級(jí)別
2.3 通用化與專業(yè)化并行
2.4 表現(xiàn)
2.4.1多模態(tài)、跨模態(tài)和大尺度模型的發(fā)展
2.4.2開(kāi)源大模型爆發(fā)
2.4.3企業(yè)級(jí)市場(chǎng)應(yīng)用快速拓展
3.A I大模型的發(fā)展驅(qū)動(dòng)要素
3.1 政策對(duì)AI大模型發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素
3.2 技術(shù)對(duì)大模型發(fā)展的影響
3.2.1 算力資源
3.2.2 算法人才
3.2.3 數(shù)據(jù)積累
3.2.4 高位數(shù)據(jù)建模與特征提取問(wèn)題
3.3 AI大模型市場(chǎng)應(yīng)用推動(dòng)AI大模型的發(fā)展
3.3.1 2C的發(fā)展
3.3.2 2B產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
4.A I大模型目前國(guó)內(nèi)外主要代表
4.1國(guó)際公司OPENAI、Google等主要模型
4.1.1 GPT：GPT-4和GPT-4o
4.1.2 Claude3模型
4.1.3 PaLM：PaLM-E等多模態(tài)
4.1.4 Gopher：DeepMind
4.1.5 Gemini: 原生多模態(tài)大模型，跨模態(tài)能力突破
4.1.6 LLama2: 開(kāi)源模型家族，能力大幅提升
4.1.7 Mixtral 8x7B: 引入專家混合技術(shù)，開(kāi)源領(lǐng)域重要力量
4.2百度、阿里巴巴等國(guó)內(nèi)大模型
4.2.1傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大模型：文心、通義、豆包、混元
4.2.2 新生代：智譜GLM、月之暗面KIMI、商湯
4.2.3 行業(yè)大模型
5.A I大模型基礎(chǔ)技術(shù)原理
5.1技術(shù)背景與核心概念
5.1.1深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1.2預(yù)訓(xùn)練模型的原理
5.1.3參數(shù)優(yōu)化與訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇
5.2核心架構(gòu)
5.2.1純Prompt提示詞法
5.2.2Agent + Function Calling機(jī)制
5.2.3RAG（檢索增強(qiáng)生成）
5.2.4Fine-tuning微調(diào)技術(shù)
5.3模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練策略
5.3.1Transformer模型架構(gòu)
5.3.2MoE（專家混合模型）
5.3.3多模態(tài)模型
5.3.4分布式并行加速與計(jì)算優(yōu)化

Part4 AI大模型的應(yīng)用
1.技術(shù)與算法應(yīng)用場(chǎng)景
1.1大模型調(diào)用技術(shù): 快速實(shí)現(xiàn)成果
1.2自然語(yǔ)言處理(NLP): 語(yǔ)音識(shí)別、文本生成 1.3生成式AI: 內(nèi)容生成、交互生產(chǎn)
2.A I大模型的能力
2.1巨大的參數(shù)量和深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.2 強(qiáng)大的泛化能力和多模態(tài)理解能力
2.3 涌現(xiàn)能力
2.4 高效的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算效率
2.5 降低開(kāi)發(fā)門檻和提高模型精度
2.6 生成式AI的應(yīng)用
2.7 跨領(lǐng)域的知識(shí)和語(yǔ)言理解能力
3.A I大模型的表征應(yīng)用
3.1息檢索與處理
3.1.1自然語(yǔ)言處理
3.1.2圖像識(shí)別與分析
3.1.3文本分類與理解
3.2 內(nèi)容生成
3.2.1 文本
3.2.2 圖片與視頻
3.2.3 語(yǔ)音
3.2.4 代碼
3.3 智能聊天機(jī)器人
3.4 智能助理agent
4.行業(yè)應(yīng)用
4.1金融領(lǐng)域: 智能風(fēng)控、智能營(yíng)銷
4.2政務(wù)領(lǐng)域: 政策分析、公共服務(wù)優(yōu)化 4.3醫(yī)療保健: 病例分析、疾病預(yù)測(cè)
4.4電商領(lǐng)域: 客戶行為分析、個(gè)性化推薦 4.5教育領(lǐng)域: 個(gè)性化學(xué)習(xí)、情感分析
4.6制造業(yè): 生產(chǎn)管理、質(zhì)量控制
4.7農(nóng)業(yè): 遙感監(jiān)測(cè)、作物病害預(yù)測(cè)

Part5 AI大模型的商業(yè)模式
1.商業(yè)化路徑
1.1MaaS模式: 大公司提供預(yù)訓(xùn)練模型，垂直行業(yè)小公司構(gòu)建和部署 1.2一體化黑箱模型: 簡(jiǎn)化用戶對(duì)原理的了解，直接使用成果
1.3B端應(yīng)用定價(jià): 時(shí)間段收費(fèi)、按調(diào)用量收費(fèi)、包含硬件的一站式解決方案
2.商業(yè)策略平臺(tái)
2.1Vizologi: 生成前瞻性商業(yè)計(jì)劃，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析 2.2企業(yè)數(shù)字化: 生成式AI在不同領(lǐng)域的應(yīng)用
3.商業(yè)模式探索
3.1To B或To C選擇: 產(chǎn)品繁榮或消亡的關(guān)鍵
3.2私有化部署方案: 滿足數(shù)據(jù)安全需求，增強(qiáng)信任度
4.商業(yè)應(yīng)用與體驗(yàn)賦能
4.1生成式AI在企業(yè)中的應(yīng)用: 金融服務(wù)、政府和公共服務(wù)等領(lǐng)域 4.2AI技術(shù)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的賦能作用
5.商業(yè)化進(jìn)展
5.1行業(yè)持續(xù)技術(shù)突破和早期產(chǎn)品落地 5.2可行的商業(yè)模式

Part6 AI大模型的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與部署
1.產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段
1,1目標(biāo)定義與需求場(chǎng)景 1.2雙故事線策略探索
1.3用戶體驗(yàn)與價(jià)值驅(qū)動(dòng) 1.4業(yè)務(wù)邏輯集成
2.技術(shù)選型與開(kāi)發(fā)流程
2.1大模型科學(xué)選型 2.2開(kāi)發(fā)流程概覽
2,4本地離線部署方案
3.部署與優(yōu)化
3.1部署服務(wù)選擇 3.2模型訓(xùn)練迭代
3.3數(shù)據(jù)隱私與成本控制

Part7 AI算力
1.A I算力的概念與作用
1.1定義
1.2算力基礎(chǔ)設(shè)施
1.2.1AI大模型訓(xùn)練與推理的核心
1.2.2GPU為算力核心組件
1.2.3AI服務(wù)器、存儲(chǔ)需求增長(zhǎng) 1.3對(duì)AI大模型的支撐
2.技術(shù)與設(shè)備
2.1GPU服務(wù)器主導(dǎo) 2.2AI芯片多樣化
2.3HBM DRAM存儲(chǔ)技術(shù)
3.應(yīng)用場(chǎng)景
3.1大模型訓(xùn)練
3.2生成式AI應(yīng)用
4.對(duì)行業(yè)的影響和挑戰(zhàn)
4.1數(shù)字經(jīng)濟(jì)和AI+的推動(dòng)
4.2供需矛盾與資源分配不均
4.3數(shù)據(jù)中心算力瓶頸 4.4光模塊需求放量
5.未來(lái)的展望
5.1AI算力國(guó)產(chǎn)化
5.2*AI算力網(wǎng)絡(luò)

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