我們人類其實就是 LLM
我們人類,其實就是一個巨大的語言模型(LLM)。小孩是7B的LLM,而大人是65B的LLM,而這個數字代表了模型的參數數量。這些參數是模型的權重,它們決定了人類的決策樹。
然而,並不是參數越多越好。事實上,人類的表現還需要考慮資料集和參數的影響。有些任務並不需要很大的模型,7B的LLM甚至可以達到驚人的效果,就像一個七歲的孩子可以學會微積分一樣。另一方面,有些人的參數效能很差,即使是65B的LLM也無法改變這種情況。這種情況可能是由於訓練過程中的思維習慣問題造成的,這些思維習慣就像是模型的參數。
因此,所謂的智商其實很狹隘,不能代表什麼。智商甚至可能只是你的generate result速度而已。有些人可以很快但生一堆垃圾,有些人很慢但效果很好。最終效果要看準度和效率,這依賴於資料集和速度。
這種觀點也可以…
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