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第900章 大模型编程和普通编程的区别（第2页）

二、用“y=x·w”理解大模型的核心机制

1.输入（x）

这是你给模型喂的特征，比如：

?图像识别中，一张图片的像素矩阵

?语言模型中，一段文本被嵌入成词向量

?音频识别中，是声波的频谱特征

2.权重（w）

这个可以理解为“模型的记忆”或“经验参数”。这些参数并不是你手动写出来的，而是模型从成千上万的数据中“学出来”的。

比如说，模型在看了10万个“苹果”的图像后，自己推理出哪些像素模式是“苹果”的共同特征，然后把这些“经验”编码进权重w里。

3.输出（y）

就是模型对x的一个“预测”，这个预测并不是100%准确的，而是“在经验基础上，最有可能是的那个结果”。

?

三、大模型编程的流程：本质是“调数据，不调逻辑”

传统编程流程是：

if天气==“下雨”:

带伞else:

出门大模型编程的流程：

收集大量“天气+行为”的数据：

（晴天，出门）

（下雨，带伞）

（阴天，出门）

...

喂给模型训练，学出一套权重W

模型预测时，只需输入“天气=下雨”-＞输出“带伞”的概率高，就预测“带伞”

你不需要再写规则，而是“让数据说话”。

这就是所谓的：

传统编程是“人定规则”，大模型是“模型学规则”。

?

四、再回到你的比喻：“大概是个苹果”

你说得非常生动：

“y不一定准确，无限接近正确，就像一个苹果，它是苹果的相似度有多少，差不多就行了，大概就是个苹果。”

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