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第278章 红彤彤的前程第二更(第1页)

第278章红彤彤的前程第二更)第278章红彤彤的前程(第二更)

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,要么梯度爆炸或消失。

在架构和参数没有太大改动的情况下,能不能训练出可用的大模型,甚至是一门玄学。

ai的训练与调优充满了复杂性和不可预测性。

有时候,一个微小的参数调整或数据处理步骤的变化,就能导致训练结果的巨大差异。

就算傅远生严格按照科学的方法调整超参数,精心选择数据集,并使用最先进的硬件设备,但他仍旧没有足够的信心在短短的一两周时间内,把橘子大模型重新训练一遍去除柚子科技的所有痕迹。

但成了的话,自己可就是agi之父啊!

升职加薪啊!

成为世界第一的ai权威啊!

又有几个人能抵挡这样的诱惑呢?

而且千寻早就准备好了,如果柚子科技那边反击,甚至放出橘子大模型是他们自我研发的实锤,千寻也不怕。

掌握了十几亿经费的公关一号位可不是吃素的!

哼!

入关之后,自有大儒为我辩经。

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