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廊坊专业网站制作服务,软件外包收费标准,电子商务网站建设论文开题报告,计算机培训包就业大语言模型推理 (LLM Inference)#xff0c;简单来说#xff0c;就是使用大模型的过程。如果说 “训练” (Training) 是模型在“上学读书”#xff0c;那么 “推理” (Inference) 就是模型毕业后“参加工作”或“上考场答题”。每当你打开 ChatGPT#xff0c;输入一个问题简单来说就是使用大模型的过程。如果说“训练” (Training)是模型在“上学读书”那么“推理” (Inference)就是模型毕业后“参加工作”或“上考场答题”。每当你打开 ChatGPT输入一个问题然后按下回车键让 AI 给你生成答案的那一瞬间这就叫一次“推理”。我们可以从以下几个维度来透彻理解1. ⚔️ 核心对比训练 vs. 推理这是理解“推理”最关键的一步。维度训练 (Training)推理 (Inference)状态学习中。模型参数权重在不断修改、调整。工作中。模型参数是冻结的不改变它只是利用已有的参数来计算答案。比喻闭关修炼。读万卷书练内功。下山比武。遇到敌人使出招式应对。算力消耗巨量。需要数万张 GPU 跑几个月一次性投入。相对较小。一张显卡就能运行但每次有人提问都要算一次持续性投入。产出产出一个模型文件比如model.bin。产出一段文本/图片/语音给用户的回答。2. 推理的具体过程是怎样的当我们说“模型在进行推理”时它的内部其实在疯狂地做数学运算。还记得我们学的Token和Transformer吗推理的过程就是输入 (Input)你输入“天空是什...”前向传播 (Forward Pass)这段话被转化成数字Token输入进模型。模型内部的亿万个参数神经元开始计算。它不需要反向修改参数只需要顺着网络走一遍。计算概率模型算出下一个字所有可能性的概率“么” (99%)“颜” (0.5%)“大” (0.1%)输出 (Output)模型选择了“么”。现在句子变成了“天空是什么”。循环 (Auto-regressive)模型把“天空是什么”重新作为输入再次进行推理预测下一个字是“颜”再下一个是“色”... 直到生成完整的句子。这整个“输入 - 计算 - 输出”的循环过程就叫推理。3. 为什么大家都在谈“推理成本”在 AI 行业你经常听到“推理成本太高”或“推理芯片”这是因为训练是“一次性痛苦”虽然贵但训练完一次能用很久。推理是“持续性烧钱”如果有 1 亿个用户每天问 ChatGPT 问题OpenAI 的服务器就得每分每秒都在运转。每生成一个字GPU 都要进行庞大的矩阵运算这都要消耗电力和算力。这就是为什么 API 是按 Token 收费的——你在为每一次“推理”买单。4. 端侧推理 (On-Device Inference)目前的趋势是把推理从云端大服务器搬到端侧你的手机或电脑。云端推理你用 ChatGPT APP数据传到美国服务器算出答案再传回来。端侧推理现在的 iPhone (Apple Intelligence) 或 AI 电脑里面内置了专用芯片NPU。模型直接在你的手机芯片上跑不需要联网就能回答问题。优点隐私安全数据不出手机、速度快没网络延迟、不费流量。总结推理 (Inference)就是“模型根据学到的知识对新输入的数据进行处理并给出结果的过程”。训练造就了 AI 的智商。推理兑现了 AI 的价值。