AI 大模型发展：训练至推理的全链条解析

业界通常根据 AI 模型发展的关键步骤/节点，将人工大智能分为训练端 (Training)和推理端(Inference)。训练端的核心目标是训练出能够完成目标任务 的人工智能大模型产品；推理端则在训练完成的基础上，实现模型对于新的数 据进行分析预测的功能。

训练端，模型通过大量数据和算法的训练，学会识别和生成规律，并不断 调整参数以提高预测准确性。最终，模型能够具备适应各种任务的学习能力， 应用于图像识别、自然语言处理等多个领域。具体来说，训练过程可以分为数 据准备、模型构建、模型训练、模型评估四个步骤：

• 数据准备：收集和整理训练所需的数据，包括图像、文本、语音等多种类 型。模型构建：选择合适的模型架构和算法，并设置模型参数。

• 模型训练：将训练数据输入模型，并不断调整参数，以最小化预测与实际 值之间的误差。

• 模型评估：使用测试数据评估模型的性能，并进行必要的调整和改进。

推理端，AI 模型将训练好的模型应用于新的、未见过的数据，以进行预 测、分类或生成新内容。在这个阶段，模型利用先前学到的规律，在实际应用 中做出有意义的决策。推理阶段是 AI 模型落地应用的关键环节，它可以应用 于生产环境，例如对图像、语音或文本进行分类，也可以用于其他任务，如语 言生成、翻译等。具体来说，AI 模型的推理过程可以分为模型部署、数据预 处理、模型推理、结果预测四个步骤：

• 模型部署：将训练好的模型部署到推理环境，例如云端、边缘设备等。

• 数据预处理：对新的数据进行预处理，使其符合模型的输入格式。

• 模型推理：将预处理后的数据输入模型，得到预测结果。

• 结果处理：对预测结果进行分析和处理，以满足应用需求。

我们根据人工智能技术发展中的两个重要环节结合中国信通院发布的 《星河 AI 网络白皮书》对人工智能基础设施进行分析可知，人工智能基础设 施中训练端以信息基础设施的建设（如智算中心、AI 训练云）为核心，融合 基础设施为辅；推理端的基础设施布局则多为融合性基础设施和创新型基础 设施。

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