听说了没，最近那啥大模型挺火的，你说它咋就这么能装逼？还不是因为它肚子里的资料太多，参数多得数不过来，简直就是个吃撑了的学霸，哈哈。
大模型为啥这么能吃
这大模型训练的数据量，简直能让你看一辈子的小视频。2023年，GPT-4的参数规模高达1.8万亿AI模型核心概念速过大模型：大语言模型的定义、威力及著名例子，这数字比我那点银行卡余额还夸张。要训练这么个模型，电费都能抵得上一个小区的物业费了。
参数多固然不错，但未必全是美事。模型有时会犯二，把瞎话编得跟真的一样。这不就像有些人喝高了吹牛逼，明明月入三千，偏要吹自己跟马云是熟人似的。
多模态才是真大佬
这时候最潮的不是只会敲键盘的软件，而是能识图、懂语音的万能王。像GPT-4V这种，论文能读核心概念速过大模型：大语言模型的定义、威力及著名例子，表情包也能看，比那谁谁谁在大学里的室友还吊。
这事挺逗的，那些模型老是把猫误当狗。去年那家大厂秀技术的时候，把哈士奇给认成狼了，那场面尴尬得一批。所以说，就算AI再聪明，也有犯糊涂的时候。
参数和偏置的秘密
神经网络里的那些参数，简直就像烧烤摊上的那些调料。权重，就相当于辣度，偏置，那得看咸淡。要是没调好，那可就热闹了。2022年，谷歌弄了个大模型，结果偏置没调对，特朗普直接被认成了猩猩，哈哈哈。
调参数这事挺讲究，得刚刚好，别太重也不行，太轻也不行。有些工程师调得头发都秃了，结果发现随便设的数反而更管用，简直让人心态崩了。
超参数那些坑
这学习率这东西，跟谈对象似的，进度条似的。设置得太快，俩人得分手；设置得太慢，那干脆就单着。这家AI公司搞了仨月超参数，结果那模型愣是跟个哑巴似的，一句完整话都不会说。
这数量问题真是玄妙得可以，太小了，训练速度慢得跟蜗牛似的；太大了，内存直接就炸了。这不就是自助餐那事，拿少了，吃不着啥；拿多了，又浪费。
Transformer的魔法
Transformer那自注意力机制，跟咱上课那学渣似的。表面上看，人家是正儿八经地听课，实际上，80%的时间都在神游太虚。可人家这神游太虚的功夫，愣是能考个满分，这不得让人心里直冒火。
注意点技能满点，就像看小说时自动锁定主角名，把“的、地、得”这类废话自动过滤掉。要是有这功能在考试时，我肯定不会挂科了。
预训练和微调
预训练这事，跟读大学似的，学了一大堆将来可能都用不着的东西。微调，就跟岗前培训差不多，主要是教你怎么把那些知识给用对地方。有家公司直接把预训练模型给上了线AI模型，结果客服回复客户的时候，对话全变成了小黄文，逗得人直想笑。
这活儿累得跟狗一样，一天得标几千张图。一个月下来，连自己的狗都开始想给它贴标签了。这工作比在富士康还遭罪，可工资却连人家三分之一都不到。
最后来个搞笑的：要是AI哪天真开了窍，它会不会先跟写代码的家伙算算旧账？
