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【笔记】大模型业务场景流程综述

news 2025/8/27 5:28:55

前言

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型，这些模型通常由众多神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。本章将围绕大模型概念及特点展开，介绍模型算法的分类、典型大模型及应用、大模型训练流程和大模型业务流程。

目标

学完本课程后，您将能够：

了解大模型应用发展。

了解大模型特点和主流大模型应用。

了解大模型业务流程。

1.AI应用发展现状

AI应用发展

当前AI应用进入大模型时代，智能化水平有了质的飞跃。从自然语言处理到图像识别，从自动驾驶到医疗健康，大模型技术的应用正在不断地提高我们对AI的认知和期待。

于此同时，各类算法和技术也在日新月异地发展。深度学习、强化学习等算法和开发框架、工具的不断优化和完善，是的AI在处理复杂问题时更加高效和准确。

思考1

AI带来了哪些改变？

AI可以适用于哪些行业？

大模型时代的AI应用有哪些变化？

大模型AI应用如何开发？

未来的AI应用会走向何方？

思考2

你是一位架构师，现在你将主导团队AI应用的开发，你会如何进行开发，又会思考哪些问题？

模型那么多，选哪个？大模型还是小模型？

该为微调和推理准备多少算力？

应用上线时，模型应该怎么部署？

要是模型在回答时乱说话怎么办？

如何保证模型上线后的安全问题？

。。。。。。

AI应用发展历程

从感知理解世界（分析数据，给出建议），到生成创造世界（合成数据，创造结果）。

AI重点事件里程碑：

1956年达特茅斯会议

1997年深蓝战胜人类

2015年视觉识别超过人类

2018年文本理解超越人类

2020年AlphaFold

2022年Stable Diffusion ChatGPT

AI产业发展“三叠浪”：

符号主义

安防-智能客服-无人驾驶-。。。。。。

AIGC

AI技术里程碑：

控制论、专家系统、机器学习

深度学习、CV/NLP、AI4S

Stable Diffusion GPT-4

由小到大

算法：参数量膨胀，单位由Million到Billion

数据：训练数据增加，单个模型训练数据集可多达万亿token

算力：算力规模提升至EFLOPs

AlexNET-VGG-ResNet-ELMO-Transformer-ViT-GPT-LLaMA-GLM-...

大模型 VS 小模型

小模型	大模型
学习能力上限低	学习能力强
不同任务需要不同模型	一个模型解决多个任务
训练数据上限低	训练数据上限高
单一多模态数据	多模态能力强
Few-shot能力差	Few-shot能力强

使用AI模型获取数据中的知识 -》“知识”学习的更好

服务器/云侧AI应用

随着AI模型的不断膨胀（网络深度、参数量），所需要的算力也是成倍的增加，当前大模型大多数为云侧应用，如盘古、ChatGPT、文心一言等

优点：算力相对充足、扩展性强

缺点：数据安全问题、网络延迟、计算中心维护复杂

AI端边应用

AI边缘侧应用：摄像头、开发板等。

AI移动端应用：平板、手机等。

ChatGPT等AIGC应用一直以来都伴随着强烈的隐私安全争议，但如果完全在短侧运行，就能够完全避免这一问题。

相比传统的PC或者服务器，移动终端最大的挑战就是如何平衡好体验和能耗。

批注：

在部署深度学习模型时，推理效率是一个关键考虑因素。目前，AI技术运用在越来越多的边缘设备中，例如，智能手机，智能手环，VR眼镜，Atlas200等等，由于边缘设备资源的限制，我们需要考虑到模型的大小、推理的速度，并且在很多情况下还需要考虑耗电量，因此模型大小和计算效率成为一个主要考虑因素。

华为终端BG AI与智能全场景业务部总裁贾永利解释，一方面，大语言模型具备泛化能力，能够帮助手机智能助手提升理解能力。另一方面，大模型Plug-in的插件能力，可以在手机内部打通各应用之间的壁垒，借助工具拓展能力。

算力挑战

集群是必然选择

算力的“需”比“供”大200倍+

大模型算力需求指数级膨胀，750倍每2年

硬件算力供给仅线性增长，3倍每2年

万级参数时代：2015～2018

典型模型：参数：ResNet-50 2500万

计算需求：百TF级平台 1张GPU卡

网络需求：无互联网

存储需求：GB级存取-服务器硬盘

亿级参数时代：2018～2022

典型模型：参数：GPT-1 1.7亿

计算需求：PF级平台单服务器，8卡（百TF*10倍）

网络需求：节点内卡间互联

存储需求：TB级存取-服务器硬盘

万亿级参数时代：2023～

典型模型：参数：GPT-4 1-1.7万亿

计算需求：EF级平台AI集群，～万卡（PF*1000倍）

网络需求：超节点+网络互联（节点内卡间互联*100倍）

存储需求：PB级存取-高并发多级存储

集群系统创新，加速中国AI创新

批注：

大模型对于算力的需求是呈指数级膨胀式增长的，而硬件算力的供给能力是呈线性增长的，因此，目前对于算力的需求量要比硬件算力供给量高出200倍以上。

那么，同时伴随着模型参数的不断增长，在万亿参数时代下的模型训练中，不仅需要大算力，同时对于网络、存储的协同诉求也与日剧增。

所以，单机的服务器已经不能够满足万亿参数时代下的大模型训练，只有通过AI集群的方式，才能够更好的满足大规模分布式训练场景诉求。

因此，集群是大规模时代下的必然选择，集群系统的创新，也必然会加速中国AI的创新。

算力需求

根据业界论文理论推算，端到端训练AI大模型的理论时间为E_t = 8 * T * p / (n * X)。其中E_t为端到端训练理论时间，T为训练数据的token数量，P为模型参数量，n为AI硬件卡数，X为每块卡的有效算力。

参数量P（B）	训练阶段	数据量T（B tokens）	卡数n	训练时长（天）
175（e.g. GPT3）	预训练	3500	8192	49
175（e.g. GPT3）	二次训练	100	2048	5.5
65（e.g. LLaMA）	预训练	1300	2048	27
65（e.g. LLaMA）	二次训练	100	512	8
13（e.g. LLaMA）	预训练	1000	256	34
13（e.g. LLaMA）	二次训练	100	128	7