神经网络说起来呢，神秘莫测。人还没有搞清楚人脑的结构，神经的网络运作的原理。我们智能基于神经网络这个大模型怎么去理解呢，也不用把他想的太神秘，本质上呢，还是基于统计学的。他学完了所有能学到的材料和意见，当然根据统计学的原理，这里面毫无疑问很显然正确的知识占了绝大多数，所以在绝大多数时候他都可以正确。但是你不要相信，几十条数据给他训几万遍，他就能够有泛化能力，不会的他只会因为这个的权重大，然后凡遇到类似的数据都会按照你训练的数据来机械判断，从而造成大幅度的误判。所以也不要相信小参数的模型，在经过了大量的数据的训练后，能够有任何的泛化能力，他只能够不离合这些数据，除此之外他做不了任何事情了。要算力就牺牲精度，要精度就投入算力。
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