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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
3、跨參數組的協同運算（以14B模型為例）
通過這樣的流程，DeepSeek基本上正確理解了這句話的意思。
AI模型沒有實際的知識庫，參數更像神經元的連接強度。舉兩個對比案例：
關鍵差異是：模型不會真正「知道」五霸諸侯是誰，而是通過參數建立“五霸→權力→誇張比喻”的關聯網絡。
在分析文本時，參數量的優勢體現在這三個層面：
1、細粒度模式捕捉
7B模型可能只能理解：五霸諸侯 ≈ 厲害的人
14B模型可以區分：五霸（歷史具體性） + 諸侯（地域統治） → 強調權力范圍的威風
2、長距離關聯。
"他活像..." → (中間經過20層參數運算) → 聯想到《白鹿原》中方言使用場景。
3、抗幹擾能力。
當輸入有噪聲時，比如錯誤輸入："他活像五八豬猴"。7B模型可能輸出"像某種動物"；14B模型通過更多參數交叉驗證，仍可能聯想到正確表達。
但是，參數多≠真正理解，只是統計模式更豐富。就像給你一本方言詞典（參數），但不生活在當地（具身體驗），仍難完全掌握語言神韻。
三、為什麼AI模型會犯錯？
明白了AI模型是如何讀懂文本的，也就很容易明白，為什麼它會讀不懂、誤解一些文本。
如果用戶輸入的文本的字詞的結構方式，AI模型從未見過，它就不能正確分析文本的意思。為了說明這個問題，我們舉一個例子：
你楞得跟啥一樣。
這也是我家鄉的一句方言。我相信除了我家鄉的人，沒人知道這句話是什麼意思。我們讓DeepSeek來分析這句話。它是這麼分析的：
1. 詞匯拆解與參數激活。
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