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通用模型和推理模型是机器学习领域的两个重要概念。通用模型通常指经过大规模数据训练、具备广泛能力、能够处理多种不同任务的模型。而推理模型则侧重于在实际应用阶段对新数据进行预测或生成输出,通常经过效率优化以实现快速推理。
通用模型是人工智能的核心基础,它们经过大规模数据的训练,具备处理多种不同任务的广泛能力。比如大型语言模型可以同时进行文本生成、翻译、问答等多种任务。通用模型就像一个多才多艺的专家,是AI能力的源头和基础。
推理模型专注于实际应用阶段,它接收新的输入数据,快速进行处理并输出预测结果。为了在实际部署中达到高效性能,推理模型通常会经过各种优化,比如模型压缩、量化等技术,以实现更快的推理速度和更低的资源消耗。
通用模型和推理模型的关系可以这样理解:通用模型侧重于能力的广度和训练阶段,它是AI能力的源头;而推理模型侧重于应用的效率和部署阶段,它是能力的实际应用形态。一个通用模型在被部署用于实际预测时,就转变为推理模型,并且通常会经过优化以提高效率。
总结一下,通用模型和推理模型的区别在于侧重点不同:通用模型强调"能做什么",关注能力的广度和训练阶段;推理模型强调"如何使用",关注应用的效率和部署阶段。两者相辅相成,通用模型提供了AI能力的基础,推理模型则是这些能力在实际应用中的体现,共同构成了完整的人工智能应用生态系统。