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一文穿读大模型核心概念
大模型的技术体系看似复杂,实则能按核心逻辑层层拆解:最初,人们以“万物皆函数(Function)”为起点,先尝试用符号主义(Symbolism)解释所有原理,随后转向联结主义(Connectionism)构建复杂函数链条——把前一个函数的输出当作后一个函数的输入,由此诞生了包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络(Neural Network)。而模型(Model)的本质是多个函数的组合,权重(Weight)是模型内的抽象参数;当参数规模达到一定量级,具备“量变引发质变”的能力时,便形成了“大模型(Large Model)”,其中专注自然语言处理(NLP, Natural Language Processing)的分支,就是大语言模型(LLM, Large Language Model)。
jasong
2025-09-24
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记一次分库分表、读写分离架构下的数据一致性“幽灵”Bug 排查
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