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【功能建议】关于大模型训练 “核心元能力内置+专项技能外挂”新范式的建议 未采纳 编辑 删除
- 盘古大模型 PanguLargeModels
- 盘古大模型
场景描述：
想给 盘古大模型 提个建议，找不到入口，就来这里了，麻烦转交一下哈，谢谢！
场景主要针对大模型训练方面，从魔擎社区的产品架构能看出华为有完整的工具链，既然可以 用 UCM 做到 “以存代算” ，那么为什么不尝试用大模型的新范式 来做做 “以存代训” 呢，我觉得是值得一试的。 算是大胆假设，小心求证的一种方式吧！
建议方案：
我在想如果把大模型的训练范式改成 元能力+少量必备的通用和编程知识，然后外挂常用编程库用法等技能知识库的方式使用， 能否在保证 处理任务能力的同时，大幅减少 大模型的参数？ 因为各个旗舰模型中，我查询后发现有大量训练的知识和内容，但个人使用者常常只会用到一小部分，所以就想了这么一个 核心元能力内置+专项技能外挂”的新范式 ，而现在的工作流框架也能支持这样的工作流程，比如最近兴起的 agentic rag，也可以理解成通过 专项技能外挂让大模型在具体任务中 可以根据最新的情况做出更合理的判断和执行，那么既然大模型永远不可能存储最新的知识， 索性把 精力放到 核心元能力内置 上，然后通过 专项技能外挂 进行赋能， 这样能大幅降低 大模型的训练成本和迭代周期，大幅降低部署成本。
不知道 可否考虑用7B 小模型测试论证 ？ 我觉得从 工作流的使用角度，可以反推 对 大模型的核心功能的要求，然后训练大模型。如果能行得通， 应该可以全面节省大量成本的。
我的逻辑是把模型处理任务或工作流的过程 抽象成 元能力+外挂技能知识库 的组合，大模型负责前者，agentic rag 负责后者。 我觉得可以类比大模型推理技术的发展轨迹，从统一架构演变为 预填充 和 解码 这两个阶段， 而最初各家都是不认可这种方式的，后来发现，真香！！
希望 华为 能引领 世界开源技术，不断打击美国科技股的核心叙事逻辑，让世界上越来越多的人使用国产开源模型， 打击闭源模型的现金流，打压美股扯淡的左脚踩右脚的金融收割游戏！
houyingxu
发布于 2025-11-14 16:47:41
2025-11-14
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