【杜蘭說AI】大模型的“大”到底是啥？

大模型的“大”到底是啥？ 一共四個維度， 第一， 參數規模， 就像是你吃火鍋時鍋的大小， 也是一切的基礎， ChatGPT就是一口1750億參數的巨型火鍋， 因為夠大， 所以能涮的食材也多。 這又涉及到了咱們的第二個維度， 訓練數據的規模， 就是咱們涮火鍋的食材種類， 食材越多越豐富， 涮鍋的味道就越香， 這也就是為啥說 “訓練數據決定了模型的知識廣度和深度”。 第三是計算量， 也叫訓練模型的能源消耗， 計算量大不大， 就是在問你這鍋的火力大不大？ 一般肯定是火力越強熟得越快， 但也有像DeepSeek這樣， 著名的550萬美元能耗的火鍋， 主打一個“智能控溫”， 能耗小， 湯也能熟。 最後一個叫上下文窗口， 它決定的是模型能同時處理的信息量， 這回咱得支個桌了， 上下文窗口越大， 就相當於你放火鍋的餐桌越大， 那能放的菜品肯定也越多， 模型一次能處理的信息也就越多。 總結起來就是， 大模型就是一鍋容量大、食材多、火力強、桌面寬的火鍋。 好了， 吃個火鍋獎勵一下自己吧。