【杜兰说AI】大模型的“大”到底是啥？

大模型的“大”到底是啥？ 一共四个维度， 第一， 参数规模， 就像是你吃火锅时锅的大小， 也是一切的基础， ChatGPT就是一口1750亿参数的巨型火锅， 因为够大， 所以能涮的食材也多。 这又涉及到了咱们的第二个维度， 训练数据的规模， 就是咱们涮火锅的食材种类， 食材越多越丰富， 涮锅的味道就越香， 这也就是为啥说 “训练数据决定了模型的知识广度和深度”。 第三是计算量， 也叫训练模型的能源消耗， 计算量大不大， 就是在问你这锅的火力大不大？ 一般肯定是火力越强熟得越快， 但也有像DeepSeek这样， 着名的550万美元能耗的火锅， 主打一个“智能控温”， 能耗小， 汤也能熟。 最後一个叫上下文窗口， 它决定的是模型能同时处理的信息量， 这回咱得支个桌了， 上下文窗口越大， 就相当於你放火锅的餐桌越大， 那能放的菜品肯定也越多， 模型一次能处理的信息也就越多。 总结起来就是， 大模型就是一锅容量大丶食材多丶火力强丶桌面宽的火锅。 好了， 吃个火锅奖励一下自己吧。