知识是“存储”在模型的参数中 - 蝈蝈俊
原文中文,约3700字,阅读约需9分钟。发表于: 。大模型学到的知识是通过大规模预训练从大量标记和未标记的数据中捕获的。这些知识被存储在大量的参数中,并对特定任务进行微调,以扩展模型的泛化能力。 图:一个由相互连接的节点和数据流组成的庞大网络,其中的节点和连接闪烁着能量,显示出活动和学习的迹象,某些区域被突出显示,代表正在进行的特定任务的微调,这增强
大型模型通过大规模预训练从大量数据中捕获知识,并存储在参数中。参数包括权重和偏置,通过调整提高模型准确性。参数数量决定模型复杂度和记忆能力,但过多可能导致过拟合。层数影响模型处理信息的深度。动物大脑通过神经元和突触存储知识,而大型模型通过参数优化存储语言模式。两者都通过建立连接和关系存储信息。