推理速度“革命”：解密大型模型如何摆脱‘慢速’困扰

“需求多”、“训练难”、“缺技术”、“成本高”、“推理速度慢”……这些既是企业大模型落地的难点，又是决胜的关键。

对于小型企业，应用大模型的最佳方式是在基础大模型和行业大模型上开发相关AI应用，以较低的成本达到好的效果。他们需要大模型企业提供齐全的工具链以满足拓展需求。

对于大型企业，则需要从底座开始构建基础大模型。训练大模型的难点在于成本和技术壁垒高，需要寻求业内合作，使用相应的技术与能力。

在不同行业企业生产场景不同，以及不同体量企业需求不同的共同交织下，大模型的落地显得愈发困难。

2024年1月29日19:00，来自NVIDIA的资深解决方案架构师Jack He(何成杰)老师，将为我们带来「大语言模型落地的全流程解析」的主题演讲，深入剖析大语言模型的构建、落地和管理全过程：

🎯带您了解大型语言模型的演进，揭示其在不同时期的重要意义和技术突破🎯与您探讨大模型训练的新技术，以及如何有效提高大模型的推理速度🎯解析RAG技术——让LLMs在各种应用中表现得更加聪明的“秘密武器”

🎯给予企业对人工智能应用的全方位管理建议，帮助企业更好地利用大语言模型实现业务目标

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