随着2022年ChatGPT的出现，大模型和RLHF为核心的技术落地意味着人工智能开启AI 新范式。人工智能是我们国家目前最重视的科学技术之一，也是发展各国关系的一条重要纽带。作为国家、企业公司的一份子，怎么助力公司人工智能大模型建设，我有一下自己的思考，也希望同一起感兴趣的小伙伴探讨。
（1）人工智能大模型建设步骤为开发阶段；研究阶段：研究、技术选型、设计；数据准备：模型大小、数据量、算法；模型评估：指标、性能、准确率、速度；部署：环境、硬件、软件；上线：模型上线、监控、维护等6个阶段。
团队分工上，需要数据、算法、架构、硬件、模型训练/调优、部署等工程师进行协调工作。
工期预估，在数据：2-3 月，数据集、数据库存储、数据收集和梳理；算法：1-2 月 算法计划、自然语言处理；
架构：深度学习、机器计算、自然语言处理，设计合理模型架构：网络结构、层数、卷积核大小；硬件配置：合适GPU\TPU，优化计算机网络和存储系统；模型训练：3-6 月训练、评估、验证；模型调优：迭代、参数调整、优化；部署：1-2月；
（2）根据人工智能大模型建设，结合公司发展规划、组建大数据模型团队，制定合理的目标。个人角度，主动学习人工智能大模型涉及的知识领域的广度和深度
（3）一是要在基础设施上提供相应的算力支持，能够提供更大规模的公共服务算力平台；二是模型生态建设上要有开源共享的目标，不仅要关注基础模型，每一个行业相关模型的探索，包括人工智能一系列应用；三是要降低AI使用门槛，降低模型应用成本
