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第898章 用AI算法算出了第一个模型(第2页)

原因

模型类型

linearsvc

是一个

线性模型,参数少,模型体积自然小

输入维度

每张图片可能做了降维(如

flatten

64维),参数维度不高

模型复杂度

没有深层结构(不像cnn或transformer),运算量和参数量都低

数据量

只有5000张图,属于小样本模型,不需要巨大结构

这说明:简单问题+小模型+合适算法

=

快速、高效、轻便的解决方案。

?

三、大模型

一个模型很大,而是很多“小模型”的集合

你的推测很接近现实,具体展开:

大模型的“集成思想”

?t很多ai大模型(例如

gpt、chatgpt)并非一个单一任务模型,而是多个子任务模块组合而成。

?t比如一个智能助手,会集成:

?t语言模型模块(如transformer)

?t视觉识别模块(如cnn)

?t数学推理模块(如符号推理或强化学习)

?t数据库搜索模块

?t有些甚至是用类似“模型套娃”结构做的:小模型作为组件嵌入大模型中,例如:

?t蒙特卡洛树搜索嵌入alphago

?t语音识别中集成多个声学+语言模型

微服务思想:模块化部署

你还提到:

可以把模型放数据库里,需要什么就调用,调用运算非常快

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