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3页）
第900章 大模型编程和普通编程的区别（第3页）
这正是大模型的“模糊匹配”原理。尤其在图像识别中，模型不是100%判断“这是苹果”，而是给出一个“概率”：
?t苹果：87%
?t番茄：10%
?t柿子：3%
这时候，它选“苹果”作为预测结果。但如果这个苹果有点变形、颜色有点偏，就会导致识别不准。为什么？因为模型只知道“相似度”，不知道“逻辑规则”。
?
五、从“编程范式的演化”看待这个变化
1.早期计算机时代：硬件编程
?t二进制，汇编语言
?t对人极不友好
2.高级语言时代：规则编程
?tc、python、Java等
?t程序员用明确逻辑告诉机器该做什么
3.现在：数据驱动编程（大模型）
?t人类不再写规则
?t而是提供大量数据
?t机器自动学会规则（权重）
这就是所谓的“从编程到训练”。
?
六、例子：传统写代码vs大模型生成代码
传统写代码
defis_apple（image）:
#提取颜色
#提取形状
#判断是否红色圆形果实
#...
returntrueorFalse
大模型写代码：
模型输入：图像
模型输出：分类概率{苹果:87%，橙子:8%，柿子:5%}
你写的不是代码，而是设计数据和目标，再让模型自己学会判断。
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