大模型演化印迹

2022年12月GPT-3.5发布时，MMLU（大规模多任务语言理解）的准确率是70%，但是不到两年的时间之后，GPT-4o已经达到了92%以上，对于大部分应用场景来说已经绝对够用了。但是，算力问题始终是大模型赛道的一个瓶颈。

零一万物通过FP8（8位浮点数）优化千亿模型训练，显著减少显存占用和通信开销。例如，FP8可将显存占用降低60%以上，通信带宽需求减少至基线方案的30%，硬件成本直降50%。允许更大的Batch Size或更复杂的模型结构，加速模型收敛，减少训练时间。

深度求索通过知识蒸馏法，降低了模型部署和存储开销，提高了模型的实时性和可扩展性，适用于资源受限场景（如移动端、嵌入式设备）。显著降低模型参数和计算量。例如，学生模型通过学习教师模型的输出或特征，能够在保持或提升性能的同时，减少资源消耗。

斯坦福嫁接法：在迁移学习或小样本学习场景中，通过嫁接已有知识，减少新任务上的训练时间和数据需求。在资源受限场景下，通过参数共享或结构调整，实现模型的高效训练和部署。

这些技术通过不同的优化手段，推动了大模型技术的多样化发展。例如，FP8优化侧重于硬件层面的性能提升，蒸馏法侧重于模型层面的压缩和优化，嫁接法侧重于知识迁移和快速适应。

这些技术的成功应用为未来大模型技术的研究提供了方向。将引导未来大模型技术的研究更加注重效率、性能和适应性。（205-6-8文心一言AI）