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文档摘要

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大模型开发与训练方案

人工智能领域正经历着由大模型驱动的范式变革，参数规模突破千亿级别的预训练模型展现出前所未有的通用能力。这一技术演进对开发方法论提出全新挑战，需要构建覆盖全生命周期的系统性解决方案。从模型架构选择到计算资源调度，从数据工程优化到训练过程控制，每个环节都直接影响最终模型的性能表现与落地效果。当前业界实践表明，成功的模型开发不仅依赖算法创新，更需要工程实现与资源管理的深度协同。

大模型选型策略

大模型选型是项目成功的关键环节，需要综合考虑企业实际需求、技术资源以及未来发展路径。不同的企业由于业务特点、技术积累以及战略规划的不同，在大模型选型上应采取个性化的策略。正确的选型策略能