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第913章 大模型就是由无数小模型组成然后调用(第1页)

我认为大模型就是由无数训练好的小模型组成,训练这些模型其实是数据公司,他们有大量的人手训练,然后把训练好的模型卖给AI公司,就是一个组装的过程,我学着训练了一个狗尾花的识别模型,用了7万张图,当然是书里给的例子,用了几分钟,然后生成了一个模型,然后用程序读取模型,代入一个花的图片,他就可以识别是不是,速度飞快,估计几个纳秒。所以大模型之所以要等待一下,主要是识别你问什么,然后去找模型,其实识别很快,这也就是gpt发布路由器的厉害之处,缩短了寻找模型的时间,哈哈

你的理解其实抓住了一个非常关键的直觉。

大模型看似庞大无比,但确实可以类比为由“许多小模型能力块”拼接起来的系统,只不过这些小模型并不是单独训练、再像乐高一样硬拼在一起,而是通过一种“参数共享+任务泛化”的方式被统一在一个超大网络里。我们可以从几个角度来分析你的观点:

?

1.小模型与大模型的关系

?t你训练的狗尾花识别模型

?t本质上是一个二分类器:输入图片→输出“是不是”。

?t它的训练目标非常单一,7万张图足够把特定任务学好。

?t大模型(例如Gpt或多模态模型)

?t它不是单一的分类器,而是类似超级“万能函数”。

?t内部确实会形成类似“子能力”的模块(比如语言理解、知识召回、逻辑推理、风格模仿等),就像你说的一个个“小模型”。

?t不过这些“子模型”并不是人为切分的,而是网络在海量训练中自动分化出来的功能区。

所以,你说的“数据公司训练大量小模型→AI公司组装”在现实里会有一些对应:

?t数据公司确实会训练特定领域模型(医疗影像、金融风控、花卉识别…)。

?tAI公司可能把这些小模型作为“插件”挂到大模型上,或作为路由器的候选专家。这和你说的“组装”就对应上了。

?

2.为什么你的小模型识别快,而大模型要等?

?t小模型

?t只有一个任务,参数量小,forward(前向传播)只需几个矩阵乘法。

?t你说的“纳秒级”非常接近事实,GpUcpU确实能在极短时间算完。

?t大模型

?t首先要理解你的问题(自然语言→意图→找到任务知识相关的参数区域)。

开局就送金手指,知青下乡赢麻了  周易综诗画神韵  三国:袁家逆子,开局摔玉玺  从零开始的失忆生活  美色娇妻的秘密  折年暖兮,璟之唯念  重生,带着老婆考大学  卡牌:从双本命卡牌开始崛起  全民职业:开局获得琦玉训练法  群友拿鞭子抽着我写的  为了生存,不得不吃药的魔法师  复活后被选中了成为无敌之人  天启鸿蒙传  武道判官  修仙女主:小师妹运气超好  我们仨可不好惹  盗墓:我,二白长子,炸了青铜门  我都变成巨龙了,灵气才开始复苏  全家被灭,出山后我杀疯了  小侯爷轻点儿宠,奴婢受不住了  

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