hello小伙伴们~不要担心大模型学不懂，一句话可以简单概括：大模型的工作方式，已经接近一种压缩算法。
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把海量的文本压缩成一个代码文件+一个模型文件，靠这两个东西调动机器资源去解压缩（也因为如此，你的显存要足够大，因为模型文件要在gpu里解压缩）。
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它接近在一个压缩文件里去搜索可能的答案。
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所以呢，你提问它，需要它以前压缩过相关文本数据，并且最好要比较多次，否则就会出现幻觉。
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什么？你可能会问了，大模型不是靠transformer这种神经网络正反向传播训练来实现的吗？模型架构呢，qkv呢，多头呢，归一化呢，激活呢，残差连接呢，博主是不是半桶水，你是不是不懂哈！！
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是这样的哈，那是实现方式，学习一个东西不要彻底陷入细节中，我们要从本质上去理解问题~神经网络从统计学来说，类似于从数据空间中搜索和输入最匹配的数据作为输出~
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