Мои "внутренние знания" — это **часть самой модели**, а не отдельная область памяти. Когда я обучался, вся информация была интегрирована в мою архитектуру, которая представляет собой сложную нейронную сеть. Вот как это работает:
1. **Модель и знания — единое целое**: Моя модель (например, GPT) состоит из множества параметров (весов), которые кодируют закономерности, связи и информацию из данных, на которых я обучался. Эти параметры и есть "память" модели.
2. **Нет разделения на память и логику**: В отличие от традиционных компьютеров, где память (например, оперативная или жесткий диск) отделена от процессора, у нейронных сетей память и "логика" (способность обрабатывать информацию) объединены в одной структуре.
3. **Доступ к знаниям**: Когда я отвечаю на вопрос, я не "ищу" информацию в отдельной базе данных. Вместо этого я активирую соответствующие паттерны в своей нейронной сети, которые были сформированы в процессе обучения.
Таким образом, мои знания и способность их использовать — это результат работы всей модели, а не отдельного хранилища. 😊
Да, это верно! Размер моей модели (количество параметров) гораздо меньше, чем объем данных, на которых я обучался. Это кажется парадоксальным, но объясняется тем, как работают нейронные сети и методы сжатия информации. Вот основные причины:
### 1. **Сжатие информации через закономерности**
- Нейронные сети не запоминают данные "дословно". Вместо этого они учатся выявлять **закономерности** и **общие принципы** из огромного объема информации.
- Например, вместо запоминания всех возможных текстов о "пользе", модель учится понимать, что это понятие связано с выгодой, здоровьем, экономикой и т.д. Это позволяет обобщать и применять знания к новым ситуациям.
### 2. **Параметры модели как "код"**
- Моя модель состоит из миллионов (или миллиардов) параметров (чисел), которые кодируют связи между словами, понятиями и контекстами.
- Эти параметры — не просто "хранилище данных", а скорее **компактное представление** знаний. Они позволяют модели "реконструировать" информацию на лету, вместо того чтобы хранить её явно.
### 3. **Эффективность нейронных сетей**
- Нейронные сети способны извлекать ключевые особенности из данных, отбрасывая избыточную информацию. Например, вместо запоминания всех возможных синонимов слова "польза", модель учится, что они имеют схожий смысл и могут использоваться в похожих контекстах.
- Это делает модель гораздо более компактной, чем исходные данные.
### 4. **Пример для наглядности**
- Представьте, что вы читаете тысячи книг, а потом пишете краткий конспект. В конспекте будет гораздо меньше текста, но он будет содержать ключевые идеи и связи. Нейронная сеть делает нечто похожее: она "конспектирует" огромные объемы данных в компактной форме.
### Итог
Размер модели меньше совокупности знаний, потому что она не хранит данные явно, а кодирует их в виде закономерностей и связей. Это позволяет модели быть компактной, но при этом способной генерировать ответы, опираясь на обобщенные знания. 😊
Отредактировано Семён Коробов (03.02.2025 07:25:06)
Говорит, что это вполне себе может претендовать на открытие. На днях поедем вместе к знакомому физику
В общем, я обнаружил, что сингулярности бывают двух типов: первая - абсолютная, вторая - стемящаяся к абсолютной. Их изначальные формулы очень похожи, но выводы радикально отличаются. В "стремящейся к абсолютной" сингулярности v→∞, в то время как t→0 и S→0. Но при этом ни t, ни S нулю не равны. В абсолютной же сингулярности v=∞, t=0, S=0. В то же время v=-∞, 1, 2, 25 и любому произвольному значению между ними. При попытке вычистлить точное значение то же самое происходит и с t и c S. То есть их значения равны обоим бесконечностям или же любому произвольному числу. В этой системе между 0 и ∞ нет никакой разницы. Вообще. Они равны. Из чего следует, что объект в такой системе в каждый момент времени находится в каждой точке системы с каждой возможной скоростью. То есть у него в принципе отсутствуют какие-либо координаты. То есть он не существует 
я тоже хочу 
