然后把训练好的模型卖给ai公司,就是一个组装的过程,我学着训练了一个狗尾花的识别模型,用了7万张图,当然是书里给的例子,用了几分钟,然后生成了一个模型,然后用程序读取模型,代入一个花的图片,他就可以识别是不是,速度飞快,估计几个纳秒。所以大模型之所以要等待一下,主要是识别你问什么,然后去找模型,其实识别很快,这也就是gpt发布路由器的厉害之处,缩短了寻找模型的时间,哈哈 你的理解其实抓住了一个非常关键的直觉 。 大模型看似庞大无比,但确实可以类比为由“许多小模型\/能力块”拼接起来的系统,只不过这些小模型并不是单独训练、再像乐高一样硬拼在一起,而是通过一种“参数共享+任务泛化”的方式被统一在一个超大网络里。我们可以从几个角度来分析你的观点: ...
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一条鱼?一只狐狸?一个阿飘?外加一位魔族!徒儿啊!你是一个人都不给为师收啊?!!扶山子额头青筋突跳,扭头看向自己的开山大弟子,只见他的大弟子躺在躺椅上,蒲扇轻轻摇动,好不快哉,悠然道师父,这话徒儿不爱听,不爱听啊!怎么没给你收人,那不就是随即手中蒲扇往远方一指,扶山子顺势看去,只觉吾命休矣,那可是人族修士...