近年來，AI的熱度很高，國內(nèi)在很多方面出現(xiàn)了技術(shù)突破。在看到成績的同時(shí)，我們也應(yīng)當(dāng)看到技術(shù)脫節(jié)、生態(tài)斷層、護(hù)城河困境等問題：國產(chǎn)芯片性能雖有突破，但底層生態(tài)（開發(fā)文檔、工具鏈適配）嚴(yán)重滯后，導(dǎo)致大模型落地困難；?從芯片到算法開發(fā)者的全鏈條缺乏協(xié)同，個(gè)人開發(fā)者與企業(yè)難以自發(fā)構(gòu)建滾雪球效應(yīng)；?英偉憑借成熟的CUDA生態(tài)和硬件迭代速度，持續(xù)鞏固壟斷地位，國產(chǎn)替代路徑模糊。? 想要在AI技術(shù)上引領(lǐng)全球，必須先解決缺芯少魂的老大難問題。

RKLLM-Toolkit是瑞芯微為大語言模型（LLM）專門開發(fā)的轉(zhuǎn)換與量化工具，可以將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)化為適應(yīng)瑞芯微平臺(tái)的RKLLM格式。該工具針對大語言模型進(jìn)行了優(yōu)化，使其能高效地在瑞芯微的NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）上運(yùn)行。上一篇文章中提到的部署方式即為通過RKLLM-Toolkit進(jìn)行的NPU部署。具體步驟如下：

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大語言模型（Large Language Models, LLMs）在各行各業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，尤其是在軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、客戶服務(wù)等領(lǐng)域。蘑菇云創(chuàng)客空間[445期開放夜]?就以“ChatGPT、Gemini、通義千問等一眾大語言模型，哪家更適合您”這樣的主題，開展了一次深度的大語言模型的測評。開放夜現(xiàn)場測評了十幾個(gè)國內(nèi)外大語言模型，測評角度從邏輯、數(shù)學(xué)、翻譯、倫理等方面