本次培训班将针对人口较少民族口头传统文献梳理和田野调查工作中发现的问题，及后续资源建设中需掌握的工作方法，进行包括“人口较少民族口头传统典藏计划概述”“口述史访谈对民族历史文化的挖掘与记录”“口头传统相关文献的搜集”“人口较少民族口头传统调研方案与建设规范要点解析”等内容的深入讲解。同时，将邀请普米族、裕固族的全国人大代表和全国政协委员，讲授“口头传统与人口较少民族文化传承”。另外，还将邀请甘肃省图书馆、广西壮族自治区图书馆、云南省图书馆的相关负责人就前期调研工作中所取得的工作经验进行专题交流分享。
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对大模型推理成本的优化，可通过很多技术手段实现。首先是模型本身，模型结构、训练方法都可以持续改进，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)，就是优化推理成本很好的解决方案。其次是工程上的优化。大模型的调用量越大，优化推理成本的空间也越大。以前的模型都是单机推理，大模型用的是分布式推理。所以如果能把各种各样底层算力用得更好，推理成本就会大大降低。
从浪潮信息发布的“源2.0-M32”开源大模型来看，其基于“源2.0”系列大模型已有工作基础，创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术，构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE)，并大幅提升了模型算力效率，模型运行时激活参数为37亿，在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。
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