刘玲
系统概述本系统采用“ M₁→共享数据范式库→M₂”的三位一体架构，将非结构化数据转化为可执行的“数据代码”（大模型通用程序语言），实现推理过程的前置化、结构化与解耦。这里所称的“数据代码”（大模型通用程序语言），并非创造一种新的编程语言，而是将大模型原本需要在在线推理过程中临时完成的知识组织、范式匹配、逻辑拆解等中间计算结果，预先离线加工为可重复调用的结构化数据表示，使在线阶段能够直接检索、调用并组合这些结果，而无需重复执行相同的推理过程。M₁ 负责离线运行，对原始数据进行清洗、分类、提取与逻辑范式加工，将其转换为结构化“数据代码”（大模型通用程序语言）的标准表示；共享数据范式库基于“纵向分层（常识、计算、推理、发散）× 横向分类（领域）”构建立体静态矩阵，对数据代码进行统一存储与标准化管理；M₂在线阶段仅负责根据用户请求完成范式检索、调用、推理链执行与结果生成，复用 M₁ 已固化的逻辑成果。本架构的核心思想不是改变模型的推理能力，而是改变推理发生的时机。将原本需要在在线推理阶段重复完成的知识组织、范式匹配与逻辑拆解，前移至离线阶段完成，并固化为可重复调用的数据代码（大模型通用程序语言），使在线阶段主要承担检索、调用、组合与轻量推理，从而减少重复计算并优化整体算力成本。说明：文中架构仅供中国AI 圈内部交流与验证。任何单位、组织或个人如需使用，请先联系作者取得授权。现状：已发zenodo标题：Ontological Reconstruction of LLMs V:Engineering Interface Edition of Architectural Reconstruction-AscendAdaptation and Compute Efficiency Theoretical Analysis链接：
https://taou.cn/a/in1VOq架构工程接口版见图片。#AI大模型 #架构重构 #大模型架构 #华为昇腾
发布于 河南
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