基础模型的训练与服务系统：全面综述

基础模型（例如ChatGPT、DALL-E、鹏城脑海、盘古-$\Sigma$）在自然语言处理和视觉识别等关键技术领域展现出卓越性能，并已成为通用人工智能的主流趋势。这促使越来越多的科技巨头投入大量人力和财力积极开发其基础模型系统，从而推动这些模型参数的持续增长。因此，这些模型的训练和服务带来了重大挑战，包括巨大的计算能力、内存消耗、带宽需求等。因此，采用高效的训练和服务策略变得尤为关键。许多研究人员已积极探索并提出了有效方法。因此，对它们进行全面综述对于系统开发者和研究人员至关重要。本文从多个角度广泛探讨了基础模型训练和服务中采用的方法。它对这些最先进的方法进行了详细分类，包括网络、计算和存储等更细致的方面。此外，本文总结了挑战，并提出了基础模型系统未来发展方向的观点。通过全面的讨论和分析，本文旨在为未来的研究和应用提供坚实的理论基础和实践指导，促进基础模型系统的持续创新和发展。