本文分類(lèi):news發(fā)布日期:2026/2/23 6:14:02
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1. 學(xué)習(xí)目標(biāo)與前置知識(shí)
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1. 引言
1.1 學(xué)習(xí)目標(biāo)
隨著大模型技術(shù)的普及,越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者希望在本地設(shè)備上部署和運(yùn)行AI模型。然而,主流大模型往往需要高性能GPU和大量顯存,限制了其在邊緣設(shè)備上的應(yīng)用。本文…
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1. 引言:專(zhuān)業(yè)翻譯模型的新范式
在大模型普遍追求通用能力的背景下,機(jī)器翻譯這一經(jīng)典任務(wù)卻面臨新的挑戰(zhàn)。盡管千億參數(shù)的通用語(yǔ)言模型具備一定的翻譯能力,但在術(shù)語(yǔ)…
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1. 選型背景
在當(dāng)前大模型快速迭代的背景下,70億參數(shù)級(jí)別的語(yǔ)言模型已成為開(kāi)發(fā)者本地部署與輕量化應(yīng)用的主流選擇。這類(lèi)模型在性能、資源消耗和推理速度之間取得了良好平衡,尤…
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1. 引言
1.1 技術(shù)背景與學(xué)習(xí)目標(biāo)
隨著大語(yǔ)言模型(LLM)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,如何在資源受限的環(huán)境下高效部署多任務(wù)AI服務(wù)成為工程實(shí)踐中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方案往往依賴(lài)多個(gè)專(zhuān)用模型并…
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