大模型0基础开发入门与实践：第8章 “大力出奇迹”的哲学：大语言模型的核心技术揭秘

第8章 “大力出奇迹”的哲学：大语言模型的核心技术揭秘

1. 引言

在过去的几章里，我们精心研究了如何设计一个更聪明的“大脑”（神经网络架构），如何让它高效地学习（训练范式）。现在，我们面临一个简单而又深刻的问题：如果想让这个“大脑”变得更聪明，最有效的方法是什么？

在AI的早期，研究者们尝试了各种精巧的算法和复杂的特征工程，试图用“巧劲”来提升模型性能。然而，自2017年以来，尤其是随着GPT系列模型的演进，人们发现了一条看似“简单粗暴”却被证明是通往通用人工智能（AGI）的康庄大道——扩大规模（Scaling）。

这便是大语言模型（Large Language Model, LLM）领域最核心的哲学之一：“大力出奇迹”。研究者们发现，当模型的参数量、用于训练的数据量和投入的计算量，这三者等比例地、持续地跨越数个数量级时，模型的性能不仅会稳步提升，更会在某个临界点之后，涌现出小型模型完全不具备的、令人惊叹的“智能”。

这就像建造一座摩天大楼。你可以优化10层楼的设计，让它更坚固、更美观。但无论你怎么优化，它也无法拥有100层楼才能提供的城市视野。要达到那种高度，唯一的方法就是投入更多的钢筋、混凝土和工程力量，向上建造。

本章，我们将深入探索“大力出奇迹”背后的科学依据和工程奇迹。

本章学习目标：