大模型学到的知识是通过大规模预训练从大量标记和未标记的数据中捕获的。这些知识被存储在大量的参数中，并对特定任务进行微调，以扩展模型的泛化能力。
图：一个由相互连接的节点和数据流组成的庞大网络，其中的节点和连接闪烁着能量，显示出活动和学习的迹象，某些区域被突出显示，代表正在进行的特定任务的微调，这增强了模型的泛化能力。
模型参数（Parameters）：
在神经网络中，参数通常指的是模型中可学习的权重和偏置。
这些参数在训练过程中通过反向传播算法不断调整，以便更准确地预测或生成数据。
参数的数量是衡量模型复杂性和容量的一个重要指标。参数越多，模型理论上能够学习并记忆的信息就越多，从而能更好地理解和生成复杂的语言模式。
理解 权重和偏置
在神经网络中，“权重”和“偏置”是构成网络的关键元素，它们是模型中可学习的参数。
假设我们有一个非常简单的神经网络，它的任务是根据某些输入决定是否执行一个动作（比如，判断一封电子邮件是否为垃圾邮件）。这个决策是基于输入数据与权重的结合，然后加上一个偏置值来做出的。
例如，如果一个神经元需要在输入总和超过10时才激活，但输入和权重的组合始终低于10，那么这个神经元就永远不会激活。通过引入偏置，我们可以调整这个阈值，使得在特定条件下神经元能够激活。
更具体一点：想象一个非常简单的情况，一个神经元接收一个输入和一个偏置。
- 输入\(x\)：比如\(5\)
- 权重\(w\)：比如\(2\)
- 偏置\(b\)：比如\(3\)
神经元的输出将是 \((x×w)+b\)，即 \((5×2)+3=13\)。这里，偏置\(3\)使得输出从\(10\)（只有权重和输入）调整到了\(13\)。
这样输入和权重的组合就超过了\(10\)，满足了激活条件。
具体到上面判断是否为垃圾邮件的例子，带某些关键字的按照一定比率来判断是否垃圾邮件（权重），但是来源于特定地址的，则可以直接判断为垃圾邮件（偏置）。
图：通过关键字权重、来源偏置来判断垃圾邮件
权重（Weights）
权重决定了输入数据中的每个特征对网络输出的贡献程度。比如，在图像识别中，某些权重可能决定模型如何重视图像中的某些颜色或形状。
比喻：想象一下你在制作一道菜，其中各种调味品的比例（比如盐、糖、醋的量）会决定这道菜的最终味道。在神经网络中，权重就像是这些调味品的比例。
学习过程：在训练过程中，网络通过不断调整这些权重来“学习”。这就像调整食材比例以达到最佳口味。
偏置（Biases）
作用：偏置是一个额外的输入（通常为1），它允许模型的输出能够在必要时独立于所有输入进行调整。这有助于模型更好地适应数据中的各种不同模式。
学习过程：就像权重一样，偏置也在训练过程中进行调整，以帮助模型更好地适应数据。
比喻：继续上面的比喻，偏置就像是食谱中的某个基础食材，它为整道菜提供了一个基本的味道底线。比如做鸡，再做权重（各种调味料）的调整，也很难做出牛肉的味道。
参数不是越多越好
参数数量决定了模型可以学习的信息量和复杂度。参数越多，模型的表达能力和记忆能力越强，但也可能导致过拟合（即模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现差）。
过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现得非常好，但在新的、未见过的数据上表现较差的现象。
图：三国时，司马懿在模仿诸葛亮发明的木牛流马时，不仅仅复制了其外观和功能，甚至连木材上的疤痕也一并仿制，这就是过分关注细节导致过拟合。
参数数量和过拟合之间的关系可以这样理解：
更多的参数意味着更高的模型复杂度：当一个模型有很多参数时，它的学习能力更强，可以捕捉训练数据中的更多细节和复杂模式。这听起来是件好事，但有时候这会导致模型学习到训练数据中的噪声和特定于数据集的特征，而这些特征并不适用于一般情况。
过拟合的风险：拥有大量参数的模型更容易过拟合，尤其是在训练数据有限的情况下。这是因为模型可能会“记住”训练数据而不是“学会”从数据中提取通用的规律。
泛化能力：理想的模型是既能很好地学习训练数据，又能在新数据上表现良好，即具有良好的泛化能力。过拟合的模型在泛化方面表现不佳。
为了缓解过拟合，通常采取以下措施：
增加训练数据：更多的训练数据可以帮助模型学习到更普遍的规律，减少对特定数据集的过度依赖。
正则化：如L1或L2正则化（通过添加一个额外的惩罚项到损失函数中），这些技术可以降低模型对训练数据的敏感性。
早期停止：在训练过程中监控验证集的表现，当性能不再提高时停止训练，以防止过度拟合。
Dropout：在训练过程中随机“丢弃”一部分神经元，可以减少模型对特定训练样本的依赖。
因此，选择参数数量时需要根据具体的应用场景、可用的数据量以及计算资源等因素综合考虑。
Transformer层数并不存储知识
在GPT中，Transformer层是构成模型主体的基本单元。每一层都包含自注意力机制和前馈神经网络，能够处理和传递序列信息。
层数越多，模型就越“深”，理论上能够捕捉更复杂的特征和关系。但同时也意味着更高的计算成本和训练难度。
网络的层定义了数据的转换方式，如何应用权重和偏置，以及激活函数的类型等。
虽然层的结构对于定义模型的能力非常重要，但它们本身并不存储具体的学习到的知识。相反，它们提供了一个框架，参数在其中被调整以学习和表示知识。
图：存很多书的图书馆，大模型的层就类似图书馆的楼层、书架，这些不能决定知识的多少，而参数（图书）的多少，才能决定知识的多少。
参数和层的实际应用
开源的GPT-2大模型有多个版本，每个版本的层数和参数数量不同。以下是GPT-2不同版本的层数和参数数量：
- GPT-2 Small：117M参数，12层Transformer。
- GPT-2 Medium：345M参数，24层Transformer。
- GPT-2 Large：774M参数，36层Transformer。
- GPT-2 XL（也称为GPT-2 1.5B）：1.5亿参数，48层Transformer。
这些不同版本的GPT-2模型主要在于模型的大小和复杂性上的差异。
- 参数数量越多，模型通常越能准确地捕捉和生成复杂的语言模式，但同时也需要更多的计算资源和数据进行训练。
- Transformer层数则影响模型能够处理的信息深度。层数越多，模型能够捕捉的数据特征就越深入和复杂，特别是对于长距离的数据依赖关系。
可以说知识是“存储”在模型的参数中，而网络的层提供了这些参数如何组合和作用于数据的结构。
与动物大脑的区别
动物的知识存储主要发生在脑的神经元和突触中，类比前面提到的模型的参数。
神经元：大脑中的神经元是处理和传递信息的基本单元。当我们学习新事物时，神经元之间的连接会发生变化，这种变化有助于形成新的记忆。
突触：神经元之间的连接点称为突触。学习和记忆过程中，突触的效率会增加，这被称为突触可塑性。这意味着信息可以更有效地在神经元间传递，从而增强记忆。
海马体：海马体是大脑中与记忆形成密切相关的部分。它对于将短期记忆转化为长期记忆至关重要。
大脑皮层：长期记忆储存在大脑的不同区域，这些区域与记忆内容相关。例如，与语言相关的知识存储在大脑的语言区域。
神经网络：知识和记忆是通过复杂的神经网络存储的。这些网络通过重复活动和学习不断加强和重构。
化学和电信号：记忆和知识的存储涉及到神经递质的释放和接收，这些化学物质帮助传递电信号。
简单来说，动物大脑通过增强神经元之间的物理连接来记忆信息，而大模型则通过调整和优化数学上的参数来“记忆”语言的使用和模式。两者都是通过创建连接和关系来存储信息，但一个是生物学上的，另一个是数学和计算上的。
图：生物和人工系统在信息处理方式上的共同点
总结
大型模型通过大规模预训练，从大量标记和未标记的数据中捕获知识，并将这些知识储存在大量的参数中。这些参数包括模型中的可学习权重和偏置，它们在训练过程中不断调整以提高预测或生成数据的准确性。
在神经网络的每一个细微的权重和偏置调整中，我们看到了模型从简单数据中提炼复杂理解的能力。这不仅是一种技术的进步，更是对人类思维方式的一种数学化表达。每一个参数的调整，都像是在绘制一幅复杂的心智地图，其中蕴含了丰富的语言模式、文化元素和逻辑结构。
然而，这种知识的存储并非无限制的积累。过多的参数可能导致模型陷入过拟合的陷阱，失去其应有的泛化和适应能力。这一点体现了在追求智能极限时必须注意的平衡艺术，即如何在模型复杂度和实用性之间找到最佳点。
动物大脑通过增强神经元间的物理连接来记忆信息，展现了生物进化的奇迹；而大型模型通过参数优化“记忆”语言模式，展现了人类智慧的光辉。这两者虽然在存储媒介上不同，但都体现了智能存在的核心特征——通过建立复杂的连接和关系来存储和处理信息。
