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文檔簡介
2025
面壁智能：端側(cè)大模型
主要內(nèi)容
大模型技術(shù)發(fā)展歷史趨勢
大模型前沿技術(shù)與實踐
大模型未來發(fā)展格局的預(yù)測
：了解大模型技術(shù)趨勢，提前布局應(yīng)用
：掌握行業(yè)應(yīng)用發(fā)展規(guī)律，輔助長期研判
：交換認(rèn)知收獲靈感，推動AGI早日到來
開源大模型利好大模型應(yīng)用落地
DS出圈將智能的需求植入到廣大消費者的心中，
沒有智能的產(chǎn)品會落后于時代，跟不上趨勢將會被洗牌。
大模型正在改變工作模式
+LLM
+LLM
+LLM
大模型技術(shù)發(fā)展歷程
大模型的技術(shù)迭代在優(yōu)化什么？
大模型技術(shù)發(fā)展歷程
價格 效果 =模型知識密度不斷提升
密度越高的模型 ?
技術(shù)越先進(jìn) ?
大模型技術(shù)迭代的刻度尺
知識密度是什么
知識密度=
模型效果推理價格
如何評估模型知識密度？
知識密度的定量計算
知識密度=
等效參考模型規(guī)模
?
實際模型運算規(guī)模 ?
?
DensingLawofLLMs：大模型的知識密度法則
大模型知識密度發(fā)展規(guī)律
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密度規(guī)律在各行各業(yè)普遍存在
知識密度的盡頭在哪
知識密度的上限
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如何提升知識密度上限
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如何提升知識密度上限
如何提升知識密度上限
如何提升知識密度上限
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合成數(shù)據(jù)之間亦有差別
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數(shù)據(jù)本身的信息量不同
通向更高知識密度的路徑
更容易學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)
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更容易學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)
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更容易學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)
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模型規(guī)模與思維鏈的猜想
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如何獲取思維鏈
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利用思維鏈提升知識密度
通向更高知識密度的路徑
總體判斷：不要高估短期技術(shù)發(fā)展，不要低估長期應(yīng)用價值
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技術(shù)趨勢：知識密度之外還需要攻克的挑戰(zhàn)
應(yīng)用落地：面向未來模型能力布局
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