当前人工智能工具的发展正面临算力瓶颈、数据孤岛和伦理困境三重挑战。本文提出基于新型模型架构、分布式训练框架和可信计算验证的技术解决方案,为行业提供可落地的创新路径。一、超低参数量模型架构设计传统大模型依赖千亿级参数堆叠,导致推理延迟显著。我们提出基于动态稀疏激活的混合专家系统(DMoE),在32层T
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当前人工智能工具的发展正面临算力瓶颈、数据孤岛和伦理困境三重挑战。本文提出基于新型模型架构、分布式训练框架和可信计算验证的技术解决方案,为行业提供可落地的创新路径。一、超低参数量模型架构设计传统大模型依赖千亿级参数堆叠,导致推理延迟显著。我们提出基于动态稀疏激活的混合专家系统(DMoE),在32层T