小布助手的业务实践

OPPO小布助手 2023-01-13 11:28:18

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内容概要：本文全面介绍了大模型时代的AI技术发展，涵盖大语言模型Agent的设计与应用、大模型分布式训练的技术挑战与解决方案、面向2026年的推荐算法前瞻、NVIDIA大语言模型的全流程解析、小布助手生成式聊天算法的研发背景与实践、以及大模型高效训练和部署技术。具体内容包括大语言模型Agent的整体架构、重点问题、基于大语言模型的用户行为模拟智能体和多智能体软件开发、未来发展方向；大模型分布式训练面临的算力需求、显存冲突和分布式系统构建挑战及解决方案；推荐算法在留存提升、用户增长、内容生态等方面的优化方向；NVIDIA大模型解决方案如NeMo Framework、TensorRT-LLM、RAG；小布助手生成式聊天的背景、业界方案、业务实践；以及Colossal-AI在大模型训练、微调和部署方面的技术创新。适合人群：具备一定AI基础，对大模型技术感兴趣的开发者、研究员和工程师。使用场景及目标：①了解大语言模型Agent的设计原理和应用领域；②掌握大模型分布式训练的技术挑战和解决方案；③探索推荐算法在不同业务场景中的优化路径；④学习NVIDIA大模型解决方案的具体应用；⑤掌握小布助手生成式聊天的技术实现；⑥了解Colossal-AI在大模型训练中的技术创新，提升训练效率和效果。阅读建议：本文内容丰富，技术细节较多，建议读者结合自身兴趣和技术背景，重点关注感兴趣的部分，并结合实际项目进行实践。对于大模型训练和部署的技术细节，建议读者深入研究相关技术和工具的文档，以更好地理解并应用于实际工作中。

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