揭秘AI大语言模型：如何将全世界知识压缩进一个“超级图书馆”？

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前几天参加了一个关于人工智能的讲座，其中讲师提到了一个有趣的观点：“ 我们可以把大语言模型看作是一个超级图书馆 。”这个比喻让我眼前一亮。我们通过向模型提问，实际上就是在查询资料、获取信息。 当然，这个“图书馆”真的能包含全世界所有的资料吗？资料的准确性又如何呢？ 关于准确性的问题其实挺复杂的，因为即使是全世界的知识都被压缩成一个模型，仍然会有不同的观点、甚至是对立的观点。即便模型把这些信息压缩进去，也不能保证完全消除争议。不过，我们确实有一些技术手段，能尽量保证信息的准确性。 今天，我想探讨的重点是： AI大语言模型是如何将海量数据进行压缩的？这个压缩过程有什么限制？ 最近，我读了一本书《 揭秘大模型：从原理到实战 》，其中详细讲解了大模型如何实现数据压缩。今天，我也想 ………………………………