老板让你预测下周DAU（输入历史数据），模型就是那个敢拍胸脯说"能冲到100万"的实习生（输出结果），至于他怎么算的——可能参考了天气、活动排期、甚至老板心情（隐藏参数）记住：训练神经网络和带团队本质相通——给方向、勤反馈、容试错。下次技术同学再提"要调整学习率"，你就理解为："这次增长策略迭代幅度小点，别又玩脱了"别被"梯度下降""反向传播"吓到，本质上这就是个不断试错迭代的用户增长模型。把神经

混合Common Crawl（60%）、WebText2（22%）、Books（8%）、Wikipedia（3%）。总token量300B。在语言模型、阅读理解、翻译等8项任务中，15亿参数模型Zero-shot性能接近监督学习baseline。GPT-1的微调阶段较为原始，直接去掉预训练模型的线性层，换上一个新的线性层，用于特定任务的输出。使用BooksCorpus数据集（7000本书籍，约5G