25届未来精英-L lab

探索和扩展大模型的能力边界

LLM展现出了非凡的能力和广泛的应用场景的潜力，具有广阔的发展前景和应用价值。但也还有许多亟待解决的问题和挑战。

• 在数据准备方面，需要开发出合成高质量数据的方案，以满足模型训练的需求。这包括如何生成高质量的训练数据、如何确保数据的多样性和代表性、如何处理数据中的噪声和偏差等问题。

• 开发高效模型优化的方法，以降低功耗、提高模型的运行速度并减少计算资源的占用。例如，可以通过模型压缩、知识蒸馏、参数共享等方法来实现模型优化。此外，还可以通过分布式训练、异步训练等方法来提高模型训练的效率。

• 开发可扩展的方案以提升模型容量。例如，Mixture of Experts（MoE）等方法可以通过组合多个模型来提高模型的容量和泛化能力。此外，还可以通过增加模型的深度、宽度和参数数量等方法来提高模型的容量。

• 研究量化降低内存的方法，以满足实际应用中的需求。例如，可以通过量化模型的权重和激活函数、使用稀疏矩阵和压缩算法等方法来降低模型的内存占用。

每一个问题都具有很高的挑战性，但一旦能够很好地解决，将会产生非常大的价值。