最近，老婆刷到一条新闻：“科学家调整超参数让大模型智商飙升！”她一脸懵地问我：超参数是超级英雄的密码吗？难道AI模型还要输作弊码？我微微一笑，表现的机会又来了：超参数不是作弊器，而是AI的“操控面板”——就像汽车的方向盘、油门和刹车，它们决定了模型学习的节奏和方向。比如让AI学写诗时，超参数就是控制它“先背100首唐诗，还是先研究现代散文”的训练策略。她更疑惑了：参数不都是自动学的吗？为啥还要手动
最近，老婆又又又刷到一条新闻（PS：也不知道为什么总是看新闻）：“大模型靠上下文理解能力碾压传统 AI！”她一脸懵地问我：上下文不是写作文要首尾呼应吗？难道 AI 还要学语文课？我乐了：上下文不是作文技巧，而是 AI 的“记忆项链”——把零散的信息串成连贯的逻辑。就像你和朋友聊天时，绝不会突然蹦出一句“给我一杯拿铁”，而是会说：“刚才提到的那家咖啡馆，请推荐招牌饮品。”AI 有了上下文能力，才能听
最近，老婆在手机上刷到一条新闻：“Transformer 架构彻底改变 AI，成就了 ChatGPT 这样的超级大脑！”她皱着眉问我：“Transformer ？变形金刚？” 我乐了：Transformer 确实是“变形”高手，但不是擎天柱，而是 AI 领域的一场革命。简单来说，它是一种神奇的“文本理解法”，让 AI 能像人一样读懂、分析、生成语言。如果说传统 AI 是小学语文老师背课文，Tran
最近，老婆刷到一条新闻：“科学家用大模型‘蒸馏’出小模型，效果堪比原版！”她一脸懵地问我：AI 模型还能像酿酒一样“蒸馏”？难道要架个锅炉煮代码？我乐了：蒸馏不是真用火烤，而是一种“知识搬运术”——把笨重的大模型（比如 1000 亿参数）的“智慧精华”，浓缩到一个轻巧的小模型（比如 1 亿参数）里。就像把一整本百科全书的知识，压缩成一张学霸的笔记，既便携又够用。她更疑惑了：直接用小模型不行吗？为啥
最近，老婆问我：听说大模型要靠“Prompt”才能回答问题，这 Prompt 到底是啥？难道和喊“芝麻开门”一样，念对了咒语才有用？我：Prompt 确实有点像咒语，但更准确地说，它是人类和 AI 沟通的“指令说明书”。比如你问 元宝：“写一首关于秋天的诗”，这句话本身就是 Prompt。模型会解析你的指令，理解你想要什么，再生成对应的内容。如果换成另一个 Prompt：“用冷笑话的风格解释量子物
最近DeepSeek很火，老婆问我：“大模型的参数到底是什么东西？”我：所谓参数，参数，参天之数。其实参数本身就是一个数值，可能其中一个是3.123456789，另一个是-0.0009527。以DeepSpeek-R1最大版本为例，它有671B个参数（B代表十亿）。你可以把这些参数想象成一张巨大的网格，每个网格中都存储着一个数值。一个大模型通常包含几千亿个参数，这些参数占据了模型体积的90%以上。
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