瑞芯微的大模型技术主要具有以下特点和优势：

芯片算力支持

• 瑞芯微的 RK3588、RK3576 等芯片带有 6TOPs NPU 处理单元，能够支持端侧主流的 0.5B~3B 参数级别的模型部署，为端侧的大模型应用提供了强大的算力基础，使其能够在各类端侧设备上高效运行多语言处理、翻译、总结、问答等任务，快速响应用户的各种请求.
• 公司还在不断研发更强算力、更高效率、更适配 AI 落地场景的算力 IP，并应用于相应芯片产品中，以满足大模型时代不断增长的算力需求.

技术架构与优化

• 基于 Transformer 底层技术，瑞芯微持续升级人工智能 NPU IP 和相关的工具链，以更好地支持各种大模型 。Transformer 架构中的注意力机制能够在处理文本时，动态地关注输入序列中的不同部分，从而更好地捕捉长距离依赖关系和句子中的语法结构，有助于提升大模型在多语言处理等任务中的性能.
• 通过模型压缩与优化技术，在不影响性能的前提下，减小模型的存储空间和内存占用，使其更适合端侧设备的资源限制，进一步提升了端侧设备上大模型应用的可行性和实用性.

多语言处理能力

• 瑞芯微大模型技术通过多语言预训练，能够学习到不同语言的语法结构、词汇用法、语义表达等特征，从而对不同语言的语义、语法、语用等方面有更深入的理解，在多语言翻译等任务中可以更准确地把握原文的含义，生成更符合目标语言表达习惯的译文.
• 利用注意力机制等技术，模型可以根据不同语言的语法特点，聚焦于关键的词语、短语或句法结构，以更准确地理解和生成文本，更好地处理不同语言之间的语法差异，例如语序、词性变化、句子结构等方面的差异.

端侧部署优势

• 与一些主要依赖云端服务器进行模型运行和处理的技术不同，瑞芯微的大模型技术可以在端侧设备上进行部署，如 AI 学习机、词典笔、智能音箱、算力终端、会议主机等，实现多语言处理等 AI 功能的本地化处理.
• 端侧部署不仅提高了处理效率，降低了对网络的依赖，还保证了在无网络环境下仍能正常进行多语言交互等操作，为用户提供更加便捷、即时的使用体验.