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第275章 红彤彤的前程(第二更)

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  尽管信心满满,但能够这么顺利的就取得橘子大模型的源代码,还是让Madeline喜出望外。

千寻的安全部门手里有大量的0day漏洞(被黑客发现的,开发者和用户不知道的漏洞),他们所制作的木马就是利用了linux系统中的几个0day漏洞来远程执行代码并获取权限。

千寻根本没有等太久,那个加密包第二天就被柚子科技解密调用了,里面果然是橘子大模型内测后的修复版本。

吴恩德离开后,接替他工作的傅远生虽然满嘴军令状,但心里其实还是忐忑的。

他是内行,虽然此前没有接触过橘子大模型这种类型的神经网络,但BP、LSTM、CNN、RNN、DNN、Seq2Seq等模型还是玩的很熟的。

无论什么神经网络,本质上都没有删除数据这么一说,只能重新训练。

深度学习并不是把数据资料存在某些地方供神经网络调用,而是让神经网络“学习”这些内容,学习后的东西会导致“神经突触”的变化,而大模型的“神经突触”,就是所谓的“参数”。

这些参数的数值变化和相互的连接,就像人类学习的时候神经突触的连接一样,意味着大模型真正“掌握”了训练的知识。

比如一个参数13B(130亿)的大模型,存在一块硬盘上,可能大小有20个G。

让它接受2个T的数据训练后,可能它的大小还是20个G。

大小没有什么变化,但这2个T的资料它却已经完全掌握了。

但既然是模仿人类神经形成的人工智能模型,其实也存在了人类智能的某些问题。

比如说“遗忘”的问题,就是明明学了,过一阵时间之后却发现AI把学过的东西忘了。

AI过度训练后,可能会出现对新数据“想当然”的现象。

就像人类面对新生事物时,明明什么都不明白,却用过往经验进行解释,这在AI领域中叫“过度拟合”。

一堂课老师讲了半本书,前三页你还能听明白,到后面就是听天书,对于AI来说,就是“信息过载。”

人类接触到的信息是片面的情况下,就会导致认知偏差,AI的数据如果集中存在某一种意识形态的内容,同样会导致认知偏差。

林林总总。

更有甚者,原本是个好模型,别人训练都没事,你来训练,要么无法收敛得到结果(可以理解为学不会),要么灾难性遗忘,要


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