AI大模型本地化部署

大模型的原理是基于深度学习，它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型。
神经网络架构：大模型通常基于深度神经网络（DNN）构建。这些网络由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层都包含许多神经元，这些神经元通过权重连接在一起。 通过不断地调整模型参数，使得模型能够在各种任务中取得表现。通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等

1：利用AI大模型，使用最近科技
2：赋能产业，人工智能+ 3：项目实际落地赋能教育产业