感觉针对不同行业会发展出不同的大模型，现在大模型展现出的能力是多样化的，能理解语义，能总结分析，能生成图片视频，比如说游戏行业可能需要生成图片，新闻行业就需要生成文稿，而金融行业可能需要智能检索。...

影响是全方位的1、机房机柜的空间（GPU 卡）、功率（更高的电源功率）、散热2、高速连接的网络和对应的交换机3、管理平台（例如 GPU 的容器化或对应的资源分配）4、存储（AI 训练对应的数据读取和写入，存储间的数据同步）5、计算和训练任务的调度管理6、整套体系的管理和运维...

这个也简单，外挂知识库方式，做一层搜索引擎获取最新数据，然后向量化后存到向量数据库，最终再和模型一起做相似度匹配。避免所谓的模型幻觉。

目前小型公司的算力只能用于推理，训练基本只够7B-13B范畴。希望组件行业级别算力池用于租赁。

如果计算资源比较少，可以相对应训练模型参数大小不会太大，比如训练 6B，8B 参数并不需要一千片计算卡

在线openai本地部署 chatglm、llama、baichuan、tigerbot、aquila、vicuna等

不知道你的知识库里面的数据是什么形式，可以直接使用知识库中的数据就可以。或者通过SD（合成数据）作为数据集，进行大模型的训练。

NVIDIA nemo 是由英伟达开发，可用于数据收集、大模型训练、微调、部署。框架具备fine-tuning, prompt learning, and adapter techniques能力，对模型生成内容做优化，学习特定领域知识等；推理上框架使用 NVIDIA Triton优化 AI 推理；数据处理上，nemo包含全面的数据预处理功能，能完...

在智能客服等适合的落地场景中，落地大模型可以按照以下步骤进行：（1）企业训练大模型时如何准备训练数据？确定训练数据的来源：可以使用企业内部的历史对话数据、客户交互数据等。此外，还可以考虑使用公开可获得的数据作为补充。数据清洗和预处理：对训练数据进行清洗、去除噪声和异...

ChatGLM-6B/Baichuan-7B/13B/ChatRWKV等都可以