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日期: 2025-02-04 | 來源: 丹江湖上釣魚翁 | 有3人參與評論 | 字體: 小 中 大
參數量的增長，是為了覆蓋更多知識維度。例如，一個14B參數的模型，存儲了超過100種編程語言的語法規則；記憶了50萬條常識知識；建立了10億級的概念關聯。
這樣，等你向AI模型輸入一句話時，它能根據自己的“知識”和參數，對這句話進行解析，去理解你的意思。
在實際的神經網絡中：
以14B參數的模型為例，大約有40個這樣的層；每層需要約3.5億參數；加上詞嵌入等其它參數，總數達到140億。
參數越多，計算量越大，就越需要量化技術（如GPTQ、GGUF）來壓縮參數，讓大模型能在普通顯卡上運行。
為什麼7B模型比14B快那麼多？這就像用精簡版樂高套裝（7B）和完整版（14B）拼模型的區別，參數越少運算速度自然越快，但細節表現力也會下降。
二、AI模型是如何解讀用戶輸入的文本的
當用戶在AI模型輸入一段文本時，AI模型會對每句話進行解析，通過參數中的模式和關聯來生成響應。我們舉一個方言的例子：
他活像個五霸諸侯。
這是我家鄉（河南省西南部）的一句方言，我不知道別的地方是否也有類似的說法。但我可以肯定，在網上不可能查到這樣的方言用法。當地老百姓99%不知道他們日常所說的“wu ba zhu hou”怎麼寫。實際上，我從小到大一直困惑這個“wu ba zhu hou”到底是哪幾個字，一直以為是“武霸豬猴”，形容一個人飛揚跋扈。一直到長大後才悟出來指的是春秋五霸，戰國諸侯。
我告訴DeepSeek這是一句方言，但沒告訴它這是哪裡的方言。讓它自己來分析。它是怎麼分析的呢？它說：
假設這句話出現在山西/陝西方言中，模型的處理流程如下：
1、詞語拆解與模式識別。即先把這句話拆解成很多語素，與自己的參數聯系起來。
2、參數激活的“三明治結構”。
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