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随着大模型和智能体(Artificial intelligence agent, AI agent)技术的发展,未来越来越多的工作将被基于大模型的智能体所取代。一方面,由于大模型对数据和算力的需求巨大,资源受限的终端将难以满足模型训练和推理的需求。另一方面,未来第六代移动通信(Six generation, 6G)网络存在大量低时延需求的价值场景,例如无人驾驶、虚拟和增强现实等,云端大模型难以满足这些场景用户的需求。因此,向无线网络寻求算力和数据的支撑将成为大模型时代的必然。本文介绍了大模型时代下网络使能人工智能(Artificial intelligence, AI)技术的需求和驱动力,详细阐述了未来6G网络能为大模型提供的AI服务,包括数据感知、分布式训练、指令优化、端边云协同推理和模型优化等,通过案例分析说明了相关技术的实践应用,并总结了未来可能的研究方向和所需要面对的挑战。
以下为报告节选:


















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文│6GANA
本报告共计:50页。
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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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