据上进行训练， 以寻找特 征并发现 规律 ，进而形成可“举一 反三” 的强 大泛化能力 ，可在不 进行微调或少 量微调的情况下完 成多场景任务 ， 相当于 AI 完成 了“通识教育” 行业大模型 L1 是指那些针对特定行业或领域的大 模型 。 它们通常使用行业相关的 数 据进行预训练或微调， 以提高 在该 领域的性能和准确度，相当 于 AI 成 为“行业专家” 垂直大模型 L2 是指那些针对特定任务或场景的大 是指那些针对特定任务或场景的大 模型 。 它们通常使用任务相关的 数 据进行预训练或微调， 以提高 在该 任务上的性能和效果 3.4 大模型的分 类 按照应用领域的不同 ，大模型主要可以分为 L0 、 L1 、 L2 三个 层级 推理大模型 推理大模型的概念大规模传播应该开始于 2 0 2 4 年 9 月 份 。 2 0 2 4 年 9 月 1 2 日 ， OpenAI

Hash 冲 突 导 致 有 效 吞 吐 不 足 50% 拥塞 空闲 超大集群线性度 90%+ L2 层 下发路 径 L1 层 分布式并行 + 算网协同，集群并行最优 模型算力利用率（ MFU ） 模型通信与计算优化，单机执行最优 计算 通信 计算 1 计算 2 计算