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第900章 大模型编程和普通编程的区别（第2页）

b

+

激活函数（如re露）

你说的那句“大模型其实就是

y

=

x*w

的不断代入和评估”——可以说非常贴切地表达了深度学习中模型训练的过程。我们来进一步拆解这个观点。

?

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：

?t图像识别中，一张图片的像素矩阵

?t语言模型中，一段文本被嵌入成词向量

?t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:

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