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AI算力課程

【課程背景】
工智能技術的迅猛發(fā)展，特別是以深度學習為代表的技術革新，AI大模型（如GPT系列、BERT等）成為了 推動自然語言處理、計算機視覺等多個領域進步的關鍵力量。這些模型通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練，能夠實現(xiàn) 超越傳統(tǒng)方法的效果，并且在不斷優(yōu)化中展現(xiàn)出更強大的泛化能力和應用場景。與此同時，算力作為支撐 這些大模型運行的基礎資源，其重要性日益凸顯。無論是訓練還是推理階段，高性能計算能力都是保證模 型效果與效率的重要因素。
移動通信技術的進步，尤其是5G乃至未來的6G網(wǎng)絡部署，為AI應用提供了更加廣泛的應用場景和可能性。 在這樣的背景下，如何有效地利用大模型和先進算力資源，成為移動研究院等科研機構關注的重點。本次 培訓旨在幫助學員深入了解AI大模型的工作原理及其在移動通信領域的潛在應用，并掌握高效利用算力進 行模型訓練與優(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)狀及未來趨勢
2.掌握大模型的基本概念、架構設計原則及關鍵技術點；
3.學習算力對大模型性能的影響機制以及如何選擇合適的硬件平臺。 4.了解AI-LLM在各個行業(yè)的應用現(xiàn)狀及趨勢

【課程對象】
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機器定理證明、跳棋程序等研究成果
2.機器學習： 數(shù)據(jù)驅動決策
2.1 監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習
2.2 強化學習
3.深度學習： 神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人腦
3.1 機器視覺CV
3.2 自然語言處理NLP
3.3 語音VC
4.第三代生成式AI： 內(nèi)容與設計

Part2 AI發(fā)展要素
1.A I發(fā)展三大基礎要素： 算法、 數(shù)據(jù)與算力
1.1算法：AI發(fā)展的關鍵
1.2數(shù)據(jù): 大量可以被用來訓練的有價值的數(shù)據(jù) 1.3高性能算力: 支持復雜AI模型構建
2.算法進步
2.1深度學習與強化學習的結合 2.2量子AI的崛起
2.3多模態(tài)技術融合
2.4智能化與個性化提升
3.算力加速
3.1 AI大模型推動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
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 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
1.1具有龐大參數(shù)規(guī)模和復雜程度的機器學習模型 1.2基于深度學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練
1.3數(shù)據(jù)為基石，預訓練提取高級特征
2.A I大模型的發(fā)展歷程及趨勢
2.1 從萌芽期到AI1.0, AI2.0d 飛躍
2.2 參數(shù)規(guī)模增長：數(shù)百萬到千億級別
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開源大模型爆發(fā)
2.4.3企業(yè)級市場應用快速拓展
3.A I大模型的發(fā)展驅動要素
3.1 政策對AI大模型發(fā)展的驅動因素
3.2 技術對大模型發(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)建模與特征提取問題
3.3 AI大模型市場應用推動AI大模型的發(fā)展
3.3.1 2C的發(fā)展
3.3.2 2B產(chǎn)業(yè)應用
4.A I大模型目前國內(nèi)外主要代表
4.1國際公司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: 開源模型家族，能力大幅提升
4.1.7 Mixtral 8x7B: 引入專家混合技術，開源領域重要力量
4.2百度、阿里巴巴等國內(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大模型基礎技術原理
5.1技術背景與核心概念
5.1.1深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡
5.1.2預訓練模型的原理
5.1.3參數(shù)優(yōu)化與訓練數(shù)據(jù)選擇
5.2核心架構
5.2.1純Prompt提示詞法
5.2.2Agent + Function Calling機制
5.2.3RAG（檢索增強生成）
5.2.4Fine-tuning微調技術
5.3模型結構與訓練策略
5.3.1Transformer模型架構
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算優(yōu)化

Part4 AI大模型的應用
1.技術與算法應用場景
1.1大模型調用技術: 快速實現(xiàn)成果
1.2自然語言處理(NLP): 語音識別、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)絡結構
2.2 強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)處理和計算效率
2.5 降低開發(fā)門檻和提高模型精度
2.6 生成式AI的應用
2.7 跨領域的知識和語言理解能力
3.A I大模型的表征應用
3.1息檢索與處理
3.1.1自然語言處理
3.1.2圖像識別與分析
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 語音
3.2.4 代碼
3.3 智能聊天機器人
3.4 智能助理agent
4.行業(yè)應用
4.1金融領域: 智能風控、智能營銷
4.2政務領域: 政策分析、公共服務優(yōu)化 4.3醫(yī)療保健: 病例分析、疾病預測
4.4電商領域: 客戶行為分析、個性化推薦 4.5教育領域: 個性化學習、情感分析
4.6制造業(yè): 生產(chǎn)管理、質量控制
4.7農(nóng)業(yè): 遙感監(jiān)測、作物病害預測

Part5 AI大模型的商業(yè)模式
1.商業(yè)化路徑
1.1MaaS模式: 大公司提供預訓練模型，垂直行業(yè)小公司構建和部署 1.2一體化黑箱模型: 簡化用戶對原理的了解，直接使用成果
1.3B端應用定價: 時間段收費、按調用量收費、包含硬件的一站式解決方案
2.商業(yè)策略平臺
2.1Vizologi: 生成前瞻性商業(yè)計劃，市場競爭分析 2.2企業(yè)數(shù)字化: 生成式AI在不同領域的應用
3.商業(yè)模式探索
3.1To B或To C選擇: 產(chǎn)品繁榮或消亡的關鍵
3.2私有化部署方案: 滿足數(shù)據(jù)安全需求，增強信任度
4.商業(yè)應用與體驗賦能
4.1生成式AI在企業(yè)中的應用: 金融服務、政府和公共服務等領域 4.2AI技術在實體經(jīng)濟中的賦能作用
5.商業(yè)化進展
5.1行業(yè)持續(xù)技術突破和早期產(chǎn)品落地 5.2可行的商業(yè)模式

Part6 AI大模型的產(chǎn)品設計與部署
1.產(chǎn)品設計階段
1,1目標定義與需求場景 1.2雙故事線策略探索
1.3用戶體驗與價值驅動 1.4業(yè)務邏輯集成
2.技術選型與開發(fā)流程
2.1大模型科學選型 2.2開發(fā)流程概覽
2,4本地離線部署方案
3.部署與優(yōu)化
3.1部署服務選擇 3.2模型訓練迭代
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算力基礎設施
1.2.1AI大模型訓練與推理的核心
1.2.2GPU為算力核心組件
1.2.3AI服務器、存儲需求增長 1.3對AI大模型的支撐
2.技術與設備
2.1GPU服務器主導 2.2AI芯片多樣化
2.3HBM DRAM存儲技術
3.應用場景
3.1大模型訓練
3.2生成式AI應用
4.對行業(yè)的影響和挑戰(zhàn)
4.1數(shù)字經(jīng)濟和AI+的推動
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.未來的展望
5.1AI算力國產(chǎn)化
5.2*AI算力網(wǎng)絡

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