AI大模型参数

一个生动的比喻：

人脑学习 vs. 大模型学习

对比项	               人脑                                             	AI大模型学习过程	   我们通过读书、经历，形成神经连接和突触强度。	      模型通过“阅读”海量文本数据，自动调整数百万至数万亿个参数。
知识存储	   知识存储在大脑的神经连接模式和强度中。	          “知识”存储在模型的参数中。
应用过程	   遇到问题时，大脑根据已有的连接模式进行思考。	      收到提示时，模型根据参数进行计算，生成回答。

结论：参数 = 模型从数据中学到的规律和知识。

技术上的解释：参数是什么？

在技术层面，参数主要是模型内部的 权重 和 偏置：

权重：决定了模型中神经元之间连接的强度。就像听到“天空”这个词时，您的脑神经是更强烈地联想到“蓝色”还是“飞机”，由权重控制。

偏置：用于微调神经元的激活阈值。可以理解为让模型在某些情况下更容易或更难“触发”某个想法。

一个简单的数学表示（感受即可）：

输出 = (权重 × 输入) + 偏置

模型学习的过程，就是为所有的“权重”和“偏置”找到最佳数值的过程。