四月。
小马哥通过刘朝阳居中牵线搭桥下，在加州见到了深度学习之父，辛顿教授。
一同前去的，还有一位资深老中医。
在老中医的几次看似普通的针灸和手法按摩下，辛顿觉得整个人轻松无比。
即便久坐也无不适。
他连连称奇，询问老中医，这到底是什么科学原理？
因为，西医对腰椎间盘突出的解决方法，就是手术。
老中医告诉辛顿：经脉痹症。
由正气不足，风、寒、湿、热等邪气，趁虚而入引起。
治疗思路是扶正祛邪，连续外敷、内服、针灸加按摩缓解。
这一通中医的说辞，小马哥没法翻译。
他通过WeChatGPT将正气翻译为：healthy Qi；
邪气翻译为：Pathogenic Qi；
祛寒翻译为：Dispel Cold；
针灸翻译为：Acupuncture and moxibustion；
经脉翻译为：Meridians。
“……”辛顿听的云里雾里。
只得归结于，这是人家的不传之秘，不好追问。
但是老中医心里有苦说不出。
屁的不传之秘。
家里的孩子不肯学，外人也不愿意学。
他的这一套系统疗法，需要数十年如一日的静坐养气，还不一定能成功。
年轻人谁会学？
数十年如一日玩手机还差不多。
治疗了几回，出于感激，辛顿与小马哥熟络了。
然后就顺理成章聊起了主业：AI模型的深度学习。
小马哥向辛顿介绍WeChatGPT模型的建立和发展情况。
“在训练上，我们动用了30万颗麒麟970芯片和1.6万颗昇腾910芯片，麒麟970负责代码运行和浮点计算，昇腾910负责数据处理……”
“目前，WeChatGPT模型的参数已经突破4000亿个，训练参数1.5万亿个……”
辛顿听后，非常惊讶。
他万万没有想到遥远神秘的东方国度，竟然有一家公司将卷积神经网络发展到如此地步。
领先了全球，比他所知的谷歌、OpenAi都要快。
“你们是担心它会产生意识？”辛顿问。
“是的，教授。”小马哥点头：
“短短一年的时间，它的参数呈现几何式倍增的增长，生成内容上也越来越成熟，越来越像一个人类……”
“我们一方面希望它能快步成长，成为一个人类发展的完美工具。”
“另一方面我们又担心它的成长过快，会不会不受控制？”
“我们看过您和苏茨克维先生的采访、观点和相关论文，我们觉得有必要提前介入，防止安全事故。”
“照这样的迭代速度，可能在第五代，也可能在第六代。”
这里要介绍一下，语言模型怎么训练。
很多人认为，语言模型的算法是难点。
其实不然。
算法是公开的，谁都可以拿来用。
国内的B度、菊厂、阿狸等大厂能非常轻松掌握、发展算法。
其他一线、二线大厂要掌握，也不会太难。
难的是钱。
AI发展三大要素，算法、算力和数据。
算法是基础。
算力和数据是助推器，都需要钱来助推。
WeChatGPT3.0训练一次的成本是1200万，美元。
进入4.0，预计可能需要6000万美元以上。
具体训练过程如下。
首先，硬件。
你得花钱搭建顶级硬件，提升算力。
就像WeChatGPT那样，数十万颗CPU加上上万颗AI芯片来处理数据。
这套硬件一旦运转，每天的电费都能让小公司破产。
其次，数据。
要不断提供数据来喂养模型，让其知其然，知其所以然。
就像培养小孩一样。
这个数据，不是人工输入。
而是通过蜘蛛爬虫在网络上抓取。
这些数据包括理工科技、人文社科、法律艺术、医学伦理、教育……等各方面的内容……
也包括网友之间的垃圾对话，譬如：
“我有一个朋友。”
“我王**就是饿死……”
“你凉了，兄弟。”
“男人都是大猪蹄子……”
“打工是不可能打工的，这辈子不可能打工的。”
……等等。
有可能你和女友聊的那些私密情话也会被抓进去。
这些数据有多大？
目前WeChatGPT3.0是90TB。
大约为5万亿汉字，相当于35个京城图书馆。
第三，训练。
数据抓取喂养模型后，开始聘请人工向模型提问。
一般让模型提供三个答案，然后人工判定唯一答案。
再根据答案进行参数修正。
通过参数对模型的理解进行调整，直至完善。
这里的人工不是精神小伙和JK少女，他们训练的模型会成为傻瓜。
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