在大模型的持续学习、大模型的纠错、大模型的推理加速方面，做实验时需要的算力大吗，有没有论文可以推荐？

在大模型的持续学习、大模型的纠错、大模型的推理加速方面，需要的算力通常都比较大。以下是一些相关的论文推荐：

1. "Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism" by Shoeybi et al. (2020) - 这篇论文介绍了一种使用模型并行训练多十亿参数语言模型的方法，可以有效地利用大规模GPU集群的算力。

2. "GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding" by Chen et al. (2020) - 这篇论文提出了一种使用条件计算和自动分片来扩展大型模型的方法，可以在多个GPU和机器上进行分布式训练。

3. "Reformer: The Efficient Transformer" by Kitaev et al. (2020) - 这篇论文介绍了一种高效的Transformer架构，可以在保持模型质量的同时减少计算和存储需求。

4. "EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks" by Tan and Le (2019) - 这篇论文提出了一种有效的模型缩放方法，可以在保持模型准确性的同时减少计算和存储需求。

这些论文都提供了一些有用的技术和方法，可以帮助研究人员更有效地利用算力来训练和部署大型模型。