大模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)處理

大模型一定建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，也只有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能構(gòu)建大模型。大模型不是一開始就以龐大的形態(tài)存在的，而是利用開放的程序接口，通過人工干預(yù)或機器對數(shù)據(jù)處理時產(chǎn)生的深度學(xué)習(xí)，對已存在的程序不斷嫁接與擴展而發(fā)展成為大模型。在全球，眾多知名大型公司都使用大模型處理數(shù)據(jù)，如Google的Transformer、后來OpenAI的ChatGPT以及進化的BERT等。因為只有大模型才能準確的處理海量數(shù)據(jù)，而且只有大模型的開放接口才能實現(xiàn)將人類的智慧嫁接到機器智能中去。因此，大模型是人工智能的基礎(chǔ)條件。

大模型是人工智能的基礎(chǔ)、而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大模型的基礎(chǔ)。如果沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邏輯架構(gòu)，大模型就無法產(chǎn)生。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顧名思義就是利用生物尤其是人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，組成數(shù)據(jù)處理邏輯。簡單來說，當人類需要解決某個問題時，首先會考慮與該問題相關(guān)的所有信息，這些信息被集中存儲在一個神經(jīng)元中，通過處理信息集里的相關(guān)性信息，人類能夠得出結(jié)論。然而，信息集里的每個信息可能也出現(xiàn)在其他的信息集中，一個信息出現(xiàn)得次數(shù)越多，表明該信息對問題的影響越大，用術(shù)語來說，就是這個信息的權(quán)重就越高。此外，一個信息集里的信息在其他信息集中出現(xiàn)構(gòu)成了信息集之間的信息傳導(dǎo)，這便是人類思維的聯(lián)想過程，而聯(lián)想是人工智能深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

我們可以將人類處理信息的過程轉(zhuǎn)化為計算機的數(shù)據(jù)處理過程。在人類大腦中，信息存儲在神經(jīng)細胞中，而在計算機中，信息存儲在數(shù)據(jù)單元中。計算機中的數(shù)集就如同人類的神經(jīng)元，所以，我們可以這樣理解，在計算機對一個數(shù)集的數(shù)據(jù)進行處理時，會同時考慮被處理的數(shù)據(jù)在其他數(shù)集中出現(xiàn)的概率，以此來決定該數(shù)集的結(jié)論以及與其他數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。通過多數(shù)集再合成數(shù)據(jù)可以得出智能性結(jié)論，因此那些在多個數(shù)集中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)都會被賦予較大的權(quán)重。

另外，在數(shù)據(jù)處理中，每個數(shù)據(jù)子集都必須處于收斂數(shù)域中。以更形象的方式來解釋，就像我們?nèi)祟愒谔幚韱栴}或事情時，不會沒完沒了地把所有大大小小的細節(jié)都考慮進去。相反，我們會根據(jù)事情的相關(guān)程度進行取舍，這就是為什么人們常說 "這個事情不考慮" 或 "這個事情影響不大"等等，這樣做的目的是將一個問題或事情隔離出來，以便更容易處理。同樣的道理，計算機在進行數(shù)據(jù)處理時也需要確保數(shù)據(jù)子集處于收斂的數(shù)域中，才能得出計算結(jié)果。

目前，世界上的大型數(shù)據(jù)處理公司，例如Google、微軟控制的OpenAI、ChatGPT以及Facebook等，都使用大模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理數(shù)據(jù)。因此，出口企業(yè)，尤其是那些使用Google和ChatGPT這樣的大型數(shù)據(jù)處理公司做國際市場銷售和國際市場營銷的企業(yè)，應(yīng)該從大模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理邏輯出發(fā)考慮產(chǎn)品數(shù)據(jù)的開發(fā)和應(yīng)用！