人工智能大模型设计图

### 关于人工智能大模型架构设计图

#### 变革中的Transformer模型
在现代的人工智能领域，Transformer模型已经成为构建大型预训练模型的核心组件之一[^1]。这类模型摒弃了传统的循环神经网络(RNN)，转而采用自注意力机制(self-attention mechanism)来捕捉输入序列中不同位置之间的关系。

graph TB;
    A[Input Sequence] --> B[Multilayer Self-Attention];
    B --> C[Feed Forward Neural Network];
    C --> D[Layer Normalization];
    D --> E[Output Sequence];

此图表展示了基本的Transformer结构，其中多层自我注意模块负责处理长距离依赖问题，前馈神经网络用于特征转换，最后通过层规范化确保数值稳定性并加速收敛过程。

#### 商汤的日日新SenseNova体系
商汤科技推出的“日日新 SenseNova”大模型体系不仅限于单一类型的算法实现，而是涵盖了多种功能和服务的产品线，包括但不限于自然语言理解、图像生成等方面的能力扩展[^2]。“商 量 SenseChat”，作为该系列的一部分，专注于对话系统的优化；其他像“如 影SenseAvatar”的子系统则更侧重于视觉内容创造。

graph LR;
    subgraph "日日新 SenseNova"
        A["商 量 SenseChat"]-.->|NLP服务|B[Natural Language Processing];
        C["如 影SenseAvatar"]-.->|Image Generation|D[Content Creation];
        E["琼宇 SenseSpace"]-.->F[Scene Generation];
        G["格物SenseThings"]-.->H[Object Modeling];
        I["秒画 SenseMirage"]-.->J[Artistic Rendering];
    end

上述Mermaid流程图描绘了一个简化版的商汤大模型生态系统内部交互情况，各个组成部分相互协作完成复杂的任务需求。

#### 华为云全栈AI解决方案
华为云提供的全栈式AI方案强调硬件（昇腾/Ascend与鲲鹏）、软件（MindSpore）以及服务平台(ModelArts)三者间的深度融合，旨在打造一个高效能计算环境支持大规模机器学习工作负载运行的同时降低开发门槛提高生产力效率[^3]。

graph TD;
    H[Hardware Layer] --> K[AISCEND/KUNPENG Chipsets];
    S[Software Framework] --> L[MindSpore Programming Environment];
    P[Platform Services] --> M[ModelArts Development Platform];
    
    classDef hardware fill:#f96,stroke:#333,color:white;
    classDef software fill:#6bf,strokE:#333,color:black;
    classDef platformServices fill:#ffeb3b,stroke:#333,color:black;

    class H,S,P hardware,software,platformServices;

这张图概括说明了华为云如何利用其独特的资源组合优势建立起完整的AI开发生态圈，促进从研究到实际部署整个链条上的技术创新与发展。