本文原文来自DataLearnerAI官方博客：什么是推理大模型？DeepSeek R1推理大模型与DeepSeek V3模型的区别是什么？什么时候该使用推理大模型？ | 数据学习者官方网站(Datalearner)

并行运行 70B 大模型

我们已经看到，量化已经成为在低端 GPU（比如 Colab、Kaggle 等）上加载大型语言模型（LLMs）的最常见方法了，但这会降低准确性并增加幻觉现象。
那如果你和你的朋友们把一个大型语言模型分着用呢？

大模型的 推理（Inference）、

1. 线性回归和高斯分布关系

2. 先验概率、贝叶斯概率、极大似然估计

3. HMM 隐马尔可夫模型 jieba 分词原理，拒绝采样、重要性采样、langevin采样

4. CNN 卷积计算与维度变化

5. ResNet 残差结构、SeNet 结构

6. 自回归序列 RNN、LSTM、GRU，手写 LSTM 自回归训练

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文末送一门【类ChatGPT微调实战特训】含32次课及课件、答疑+13本电子书

1、Decoder-Only和Encoder-Decoder模型相比有什么优势？在训练和推理效率上有什么区别？