算力之困，大模型何解？

互联网企业选择大模型合作伙伴之时，首要考虑的因素是算力。

大模型本身就是巨量参数“力大砖飞”的结晶，也就是说大模型与大算力密不可分。

发展到今天，国内的大模型在对话层面，已经与GPT-3.5接近，但在复杂指令层面与GPT-3.5或是GPT-4有着很大的差距。专家们预测，明年二季度末或三季度初，国内会涌现一批能力逼近GPT-4的大模型，届时中国不必再跟着OpenAI和谷歌的路径行走，而创造中国独特的打法。

向上升级就意味着也要有相匹配的算力，正如AI行业2012年至2023年算力需求翻了数十万倍一般，以GPU（图形处理器）为核心的AI芯片掌握着大模型企业的发展命脉。如果没有坚实的算力底座，无论是大模型发展，还是产业互联网升级，都会变为空谈。
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但与之相悖的是，此时此刻，国内厂商提升算力拥有重重阻碍。即便不关注大模型的人，都对“算力缺乏”有所耳闻，你我都知道，供不应求意味着抢单和涨价。这意味着，本就有大批企业并无过多财力购买上千甚至上万张GPU，进一步用高价换取算力，最终分摊到下游客户身上的成本，一定会影响客户对于大模型产品的选择。

不止如此，受制于复杂国际环境博弈影响，英伟达GPU一卡难求，高端AI芯片进一步受限。国内厂商的 “算力焦虑”一时难解，成为横亘在产业互联网升级间的一座大山。

华为是国内最早布局大模型的云服务商之一，早在 2021年就已经发布了盘古大模型，今年7月份发布盘古大模型3.0。其核心关注点之一就是算力，算力强则底座强，只有大模型的底座站稳脚跟，才能支撑中国人工智能事业的发展。

而华为云在9月正式上线昇腾AI云服务，让企业一键接入即可获取AI算力。华为云已布局贵安、乌兰察布、芜湖3大主节点及30多分节点，让AI算力即开即用。同时，它支持超过10万卡大规模集群，支持超大规模训练，广泛兼容业界AI框架，满足用户开发偏好。

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这意味着，企业无需单靠“买卡”这一条路，也不用担心算力可持续的问题，澎湃AI算力在云上即开即用。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍