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聊一下学霸+商业的剧情(第1/1页)

这本书是按照学霸+读书创业的方向来走的。

有朋友说,高中因为有高考主线,所以还很好,但上了大学马上就“高开低走”。

这是我的问题,我并没有考虑到并不是每个人都能清楚神经网络大模型的发展历程,重要时间段。

如书中所言,现实中,神经网络/深度学习领域,进入90年代后一直遇冷到了2006年——直到辛顿在nature上提出深度信念网络,NIVDIA开启CUDA,李飞飞创建ImageNet数据集。

直到这时,算法,算力,数据,三驾马车勉强凑齐。

但深度学习领域还是冷。

(可能大家听过一个笑话,X度的自动驾驶里面,有上百万个ifelse……)

那会为了提高研究热情,李飞飞让人免费用数据集又搞训练比赛……

可以说,大模型就是一帮坐冷板凳的科学家坚持走出来的。

现在回到书中,时间是2000年。

大家有个普遍的误区是认为有算力、超算就可以搞训练。

不是的,深度信念网络(DBN)逐层预训练是串行逻辑,分布式只会增加延迟,而超算都是分布式集群的,哪怕银河二号超级计算机,都不如一块奔腾4跑得快。

但你说能训不呢?那当然还是能的。

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