AI大模型：盘古大模型介绍
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本资源文件详细介绍了AI大模型的演变历程，特别是盘古大模型的相关内容。大模型的起源可以追溯到2017年，当时随着Transformer结构的提出，深度学习模型的参数规模首次突破了1亿。从早期的Lenet、Alexnet、ResNet等模型开始，深度学习的神经网络模型参数逐渐增大。随后，BERT网络模型的提出使得参数量首次超过3亿规模。紧接着，GPT-3模型将参数量提升至百亿级别，而鹏程盘古模型则实现了千亿稠密的规模。最终，Switch Transformer的问世更是将模型参数规模一举突破万亿。
通过本资源文件，您将深入了解AI大模型的发展历程及其在技术上的重要突破，特别是盘古大模型在这一领域的重要地位和贡献。