5 分钟彻底厘清大语言模型中的权重、上下文和记忆的区别 什么是大语言模型中的权重、上下文和记忆?AI 科普达人 New Machina 将用 5 分钟讲清它们之间的区别和应用场景。 在使用大语言模型时,很多人都会听到权重、上下文和记忆这些词,但它们到底各自负责什么,其实很容易混在一起。理解清楚这三点,有助于看懂模型能做什么,也能帮助我们更好地设计和使用 AI 系统。 先说权重。权重是模型在训练过程中学到的参数,决定了它如何理解语言、如何推理、如何生成回答。模型一旦训练完成并上线,这些权重基本就不再变化了。可以把它理解为模型的底层能力,比如语言结构、常识、推理方式,以及基础的编程和数学能力。所有用户用的是同一套权重,它决定了模型的下限和上限。 再看上下文。上下文是模型在一次对话中能看到的所有信息,包括你的输入、系统提示,以及之前的回答。它像一块临时的工作区,随着对话不断变化。上下文越长,模型能参考的信息越多,但同时计算成本和延迟也会增加。默认情况下,对话一结束,上下文就消失了,不会自动带到下一次。 最后是记忆。记忆通常指由系统额外设计的长期存储,比如数据库。它可以跨会话保存信息,例如用户偏好、历史对话摘要、企业知识或长期事实。记忆不是模型自带的,而是通过检索在合适的时候放回上下文中使用。做得好的记忆系统,可以让 AI 用起来更连贯,也更像一个长期合作的助手。 简单来说,权重决定模型会什么,上下文决定它此刻在想什么,记忆决定它能记住什么。把这三者分清楚,才能在性能、成本和体验之间做出更合理的取舍。这也是为什么对 AI 系统构建者来说,理解它们的差别非常重要。 #大语言模型 #AI科普 #AI技术 #人工智能
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这才叫攻略嘛😭学NHANES不看这个亏大了! NHANES,全称为National Health and Nutrition Examination Survey(国家健康与营养检查调查),是一项由美国疾病控制与预防中心(CDC)主导的全国性调查。 自1960年代以来,NHANES每两年收集一次数据,涵盖了美国人口的健康和营养状况。这些数据帮助研究人员和政策制定者了解美国人的健康趋势,制定有效的公共卫生政策,由于其数据的广泛性与科学性,也被许多研究者用来做疾病研究的挖掘。比如: ①研究咖啡因摄入量与抑郁症症状之间的相关性 ②研究二甲双胍与心血管代谢疾病之间的相关性 ③研究美国癌症幸存者中,体育锻炼与生存的关系 ④研究1999-2018 年美国成人多药治疗的患病率和趋势 这四种都是NHANES数据库挖掘的常见研究套路。NHANES挖掘的研究步骤大体上就分为7布: 1️⃣选题 2️⃣相关数据的下载 3️⃣数据的格式转换、合并和填补缺失值 4️⃣统计分析 5️⃣结果的可视化 6️⃣结果解读 7️⃣文章写作与发表 如果您是医学生或者医生,没有自己的临床数据却想发一篇临床研究SCI,强烈建议从NHANES数据库挖掘入手,用别人的数据发自己的文章,新手友好,短时间内就能得到成果,实在是性价比之选! 统计之光NHANES挖掘一对一教学服务,可以帮你: ✅基于研究领域协助选题,出具报告 ✅全程一对一腾讯会议连线,定制化教学 ✅教学统计分析方法,一个独立小群答疑 ✅指导文章写作,结课直接进行投稿 ✅全程提供教学服务,不代写,符合学术规范 文章写完之后还能: ✅语言编辑提供翻译润色服务,确保语言合规 ✅投稿编辑指导进行选刊投稿、返修、投递 ⭐全流程一站式服务,真的非常高效~ #NHANES #医生评职称  #医学生笔记  #nhanes数据库  #nhanes权重
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