2024年AI大模型技术年度总结与应用实战：创新与突破并进

前言

回顾2024年，我一共发布了286篇博文，粉丝数也达到了43000多。这一年里，我收获颇丰，始终坚持AI大模型的研究方向，并且积极开展大模型的实战应用，也取得了一系列令人振奋的突破。

在286篇博文中，我系统地梳理了AI大模型的前沿理论，从基础的Transformer架构到各种变体模型，我都进行了深入的剖析和解读。我不仅探讨了模型架构的创新与优化，还详细分析了模型训练过程中的关键技术，如数据预处理、模型微调技术、大模型的实战应用。这些博文不仅为技术爱好者提供了全面的学习资料，也为行业从业者提供了宝贵的参考指南。
随着AI技术的快速发展，2024年一系列创新的AI模型得到广泛应用。我将总结2024年AI大模模型前沿技术和架构，涵盖Qwen2.5、DeepseekV3和LLama3等先进模型，及其在不同领域的实际应用实战以及成果展示。下面我将对2024年AI大模型技术进行总结：

一、前沿开源大模型架构总结

Qwen2.5模型架构介绍

Qwen2.5，作为阿里云倾力打造的先进模型，融合了Transformer-based Decoder架构的精髓与多项前沿技术，如GQA高效KVcache、SwiGLU激活函数、RoPE位置编码等，同时采用细粒度专家划分和共享专家路