大模型如何练好“武学”
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袁传玺
伴随着人工智能技术不断进取，以大模型为代表生成式人工智能正以前所未有的速度飞速发展。从模式识别到图像识别技术，从个性化推荐到无人驾驶，大模型正在逐步渗入生活的点点滴滴，展示出巨大的潜力与价值。但是，在飞速发展的与此同时，大模型领域正面临着诸多挑战，学好“武学”作为其可持续发展的重要。
第一，必须不断提高大模型核心能力，包含实体模型准确性、模型泛化能力、可扩展性等多个方面。只会在上述基础能力方面不断精进，大模型才可以更好地应对纷繁复杂的使用场景，给予更精准、靠谱服务。因而，科技人员与企业要不断投入研发网络资源，优化计算方法，提高实体模型特性。
第二，应加强对不同领域的了解与融合。各行各业拥有独特的特性与需求，大模型在落地的时候需要全面了解技术知识，并把它融进分析中。唯有如此，大模型才能更好的融入市场需求，给予更贴合具体解决方案。因而，大模型行业需要强化和各行业的交流与合作，共同推进大模型在各行各业的深化应用。
第三，需要在算率、数据信息、管理等层面狠下功夫。算率是推动大模型运作的重要前提，要不断优化计算方法和硬件，提高算率高效率。信息是练习大模型的核心资源，必须建立和完善的数据采集、解决、存储信息共享机制。安全性乃是大模型运用的关键所在，必须建立和完善安全防护体系，保证模型在应用过程中不泄露隐私信息，不引起安全隐患。
总而言之，仅有在提高核心能力、加强行业结合、提升算率高效率、健全数据信息机制以及提升安全防范等多个方面不断精进与创新，大模型领域才可以在未来的发展中维持领先水平，为国内高质量发展提供强大助推。
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