飘天文学>职场小聪明 > 第900章 大模型编程和普通编程的区别（第2页）
第900章 大模型编程和普通编程的区别（第2页）
二、用“y=x·w”理解大模型的核心机制
1.输入（x）
这是你给模型喂的特征，比如：
?t图像识别中，一张图片的像素矩阵
?t语言模型中，一段文本被嵌入成词向量
?t音频识别中，是声波的频谱特征
2.权重（w）
这个可以理解为“模型的记忆”或“经验参数”。这些参数并不是你手动写出来的，而是模型从成千上万的数据中“学出来”的。
比如说，模型在看了10万个“苹果”的图像后，自己推理出哪些像素模式是“苹果”的共同特征，然后把这些“经验”编码进权重w里。
3.输出（y）
就是模型对x的一个“预测”，这个预测并不是100%准确的，而是“在经验基础上，最有可能是的那个结果”。
?
三、大模型编程的流程：本质是“调数据，不调逻辑”
传统编程流程是：
if天气==“下雨”:
带伞else:
出门大模型编程的流程：
收集大量“天气+行为”的数据：
（晴天，出门）
（下雨，带伞）
（阴天，出门）
...
喂给模型训练，学出一套权重w
模型预测时，只需输入“天气=下雨”-＞输出“带伞”的概率高，就预测“带伞”
你不需要再写规则，而是“让数据说话”。
这就是所谓的：
传统编程是“人定规则”，大模型是“模型学规则”。
?
四、再回到你的比喻：“大概是个苹果”
你说得非常生动：
“y不一定准确，无限接近正确，就像一个苹果，它是苹果的相似度有多少，差不多就行了，大概就是个苹果。”
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