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2023 年4 月13 日，微软发布开源大模型DeepSpeed-Chat，再度引发对算力需求的讨论。从技术层面来看，DeepSpeed-Chat 可以进行知识蒸馏,即简易地进行类ChatGPT 模型的训练和推理,主要由监督微调、奖励模型微调和人类反馈强化学习（RLHF）三个步骤组成，其带来的影响一方面降低了模型训练门槛有助于下游应用拓展，FINETUNE难度降低，另一方面对算力需求的影响不大，大模型是简易训练的基础，未来对大模型的算力需求仍在，同时下游应用需求的爆发也会带来算力的增长。基于当前AI 产业趋势确定的大背景下，我们对算力产业链中相关转债进行全面系统梳理，并从绝对价格、转债股债性价比等角度进行比较，以供投资者参考。
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