【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

关键词：大模型，AI Agent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升

1. 背景介绍

随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。这些模型通过学习海量数据，能够完成复杂的任务，如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而，大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型决定计算”的角度，探讨大模型应用开发中的关键问题和解决方案。

1.1 问题的由来

大模型应用开发过程中，以下几个问题尤为突出：

1. 计算资源消耗巨大：大模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理，这给硬件设备和能源消耗带来了巨大压力。
2. 推理速度慢：虽然大模型在准确率上取得了显著成果，但推理速度慢，难以满足实时性要求。
3. 模型复杂度高：大模型的复杂度高，导致模型部署和优化难度增加。