我们举一个实际的例子：我们希望根据房屋的面积（平方英尺）和房龄（年）来估算房屋价格（美元）。需要注意的是，该图只显示连接模式，即只显示每个输入如何连接到输出，隐去了权重和偏置的值。在训练我们的模型时，我们经常希望能够同时处理整个小批量的样本。当然，许多这样的单元可以通过正确连接和正确的学习算法拼凑在一起，从而产生的行为会比单独一个神经元所产生的行为更有趣、更复杂，这种想法归功于我们对真实生物神经系

首先需要说明的是，大模型的训练过程需要耗费大量的计算资源（比如投入上亿元构建计算机集群去训练大模型），训练成本比较昂贵，个人是无法承担的。但是，训练得到的大模型，部署到计算机上，就不需要那么高的计算资源要求。但是，即使如此，在DeepSeek出现之前，很多市场上的大模型产品都是“贵族”模型，“段位”很高，通常需要依赖高端的硬件，配置大量的GPU，普通个人计算机一般很难运行大模型。