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第898章 用AI算法算出了第一个模型（第2页）

原因

模型类型

linearsvc

是一个

线性模型，参数少，模型体积自然小

输入维度

每张图片可能做了降维（如

flatten

到

64维），参数维度不高

模型复杂度

没有深层结构（不像cnn或transformer），运算量和参数量都低

数据量

只有5000张图，属于小样本模型，不需要巨大结构

这说明：简单问题+小模型+合适算法

=

快速、高效、轻便的解决方案。

?

三、大模型

≠

一个模型很大，而是很多“小模型”的集合

你的推测很接近现实，具体展开：

大模型的“集成思想”

?t很多ai大模型（例如

gpt、chatgpt）并非一个单一任务模型，而是多个子任务模块组合而成。

?t比如一个智能助手，会集成：

?t语言模型模块（如transformer）

?t视觉识别模块（如cnn）

?t数学推理模块（如符号推理或强化学习）

?t数据库搜索模块

?t有些甚至是用类似“模型套娃”结构做的：小模型作为组件嵌入大模型中，例如：

?t蒙特卡洛树搜索嵌入alphago

?t语音识别中集成多个声学+语言模型

微服务思想：模块化部署

你还提到：

可以把模型放数据库里，需要什么就调用，调用运算非常快

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