哈喽，我是子牙老师。前面花了五年时间通关了计算机：手写操作系统、手写CPU虚拟机、手写Linux系统、手写GDB调试器、手写编程语言…，后面准备通关AI，研发出所有大家想学却没人教或者学不到的AI领域课程。如果你感兴趣，可以关注我的公众号【硬核子牙】

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大模型根据初始w算出无限接近正确值的w，是算出来的，算，就涉及到移动的步长，学习率就是这个步长，比如定义learning_rate=0.01，每次训练，让w向正确答案挪动0.01，直到达到模型收敛。这个公式的意思是新的w等于老的w，减去学习率与每一次训练数据的斜率的乘积的平均数。这，就是大模型的本质！我们现在用到的大模型，都是出厂后，被万卡训练过的，参数都已经调到吃饱的状态了，只是不同方向的区别。

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