AI什么是模型?什么是参数?什么是大模型?什么是通用模型?什么是推理模型?

一、模型是什么?

(一)、核心定义:

在人工智能(AI)中,模型(Model) 是一个核心概念,可以理解为一种数学工具或计算框架,它通过学习(调整内部参数)数据中的规律,将输入信息转化为有意义的输出结果。简单来说,模型是AI的“大脑”,负责处理问题并给出答案,但它本质上只是一套复杂的数学规则(数学函数),而非真正的意识或智慧。

理解模型的概念,是区分AI技术能力与科幻幻想的关键——它强大但有限,是工具而非生命。

(二)、目标

  • 从已知数据中捕捉隐藏的规律,从而对未知数据做出合理推断。

(三)、通俗理解:菜谱

  • 模型 ≈ 菜谱的步骤
  • 参数 ≈ 调料的比例(盐放多少、火候大小)
  • 数据 ≈ 食材、调料
  • 训练 ≈ 通过多次试做(学习)调整调料(参数)比例,直到菜肴味道达标。

(四)、常见类型

  • 简单模型
  • 如:线性回归 y=wx+b
  • 参数少(仅斜率w 和截距b),适用于数据关系简单的问题(如预测房价与面积的关系)。
  • 复杂模型
  • 如:深度神经网络(如GPT-4、ResNet)
  • 参数可达数十亿,通过多层非线性计算捕捉复杂模式(如语言生成、图像识别)。

(五)、模型如何“学习”?

  • 初始化:模型参数随机设定(类似“蒙题”)。
  • 试错:用输入数据计算输出,对比正确答案计算误差(如预测错误时)。
  • 调整:通过优化算法(如梯度下降)更新参数,减少误差。
  • 收敛:反复迭代后,参数稳定到能较好拟合数据的值。

(六)、模型的关键特性

  • 泛化能力:模型在未知数据上的表现(避免“死记硬背”训练数据)。
  • 可解释性:简单模型(如线性回归)容易理解,复杂模型(如深度学习)常被视为“黑箱”。
  • 计算成本:参数越多,模型越强大,但需要更多算力和数据。

(七)、模型的局限性

  • 数据依赖:模型的表现高度依赖训练数据的质量和多样性(“垃圾进,垃圾出”)。
  • 无真实理解:即使模型能生成流畅文本,也不理解语言的含义(如ChatGPT不知道“苹果”是水果还是公司)。
  • 静态知识:传统模型的知识截止于训练数据的时间点(需定期重新训练)。
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深度学习什么是模型又在训练什么?

深度学习是机器学习的一个分支,它主要通过使用称为神经网络的复杂结构来学习数据的表征。在深度学习中,”训练”和”模型”是两个核心概念。

训练

在深度学习中,”训练”是指用数据来训练一个神经网络。这个过程涉及以下几个步骤:

  • 输入数据: 这些数据可以是图片、文本、声音或其他任何形式的信息。对于不同类型的问题,输入数据的形式会有所不同。
  • 标签: 在监督学习中,每个输入数据通常都会有一个对应的标签,这个标签是我们想要模型预测的目标。
  • 学习过程: 在这个过程中,神经网络通过调整其内部参数(通常是权重和偏置)来尝试正确地预测输入数据的标签。
  • 损失函数: 用于衡量模型的预测结果和实际标签之间的差异。训练的目标是最小化这个损失函数。
  • 优化算法: 如梯度下降,用于调整网络参数以最小化损失函数。
  • 迭代过程: 整个训练过程是迭代的,通常需要多次遍历训练数据集,这些遍历称为”epoch”。
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