答：大模型通常指的是深度学习领域中具有大量参数的模型，这些模型通常需要大量的训练数据来学习复杂的表示和功能。这类模型特点是庞大的参数空间、强大的表达能力和高计算需求。在自然语言处理（NLP）领域，GPT-3 和 GPT-4 就是典型的大模型。
计算大模型需要用到的设备通常由以下几部分组成：
1. **处理器**：大模型的计算通常需要高性能的处理器，如 GPU（图形处理器）或 TPU（张量处理器）。这些处理器具有大量的并行处理单元，适合进行大量的矩阵运算，这在深度学习模型中尤为重要。
2. **内存**：大模型需要大量的内存来存储参数、激活值和梯度信息。GPU 和 TPU 通常具有专门的高速内存，如 GDDR6（GPU）或 HBM（TPU）。
3. **存储设备**：训练大模型需要大量的训练数据，通常存储在硬盘或固态硬盘上。在训练过程中，这些数据会被快速读取到内存中供处理器使用。
4. **网络设备**：分布式训练是处理大模型的关键技术之一。通过在多个计算设备上并行训练，可以加快训练速度并克服单个设备内存限制。为了实现分布式训练，需要高速、低延迟的网络设备来在不同计算设备之间传输数据。
5. **散热设备**：大模型的计算会产生大量的热量，需要有效的散热设备来保持处理器和其他部件的正常工作温度。散热设备包括风扇、散热器和液冷系统等。
总之，计算大模型需要用到的设备包括处理器、内存、存储设备、网络设备和散热设备等多个部分。这些设备共同支持大模型的高性能计算需求。
问：大数据与大规模数据和小规模数据有什么区别？答：谷歌表示，如果你在深入了解数据之前必须考虑如何管理数据，那么它就是大数据。
顺便说一句，现实世界中的大数据一词通常用来表示非结构化数据。
例如，如果我在关系数据库中有一个大小为 TB 的表，我们不会将其称为大数据，尽管它肯定是大数据。
机器学习
问：史蒂夫·乔布斯为人有多糟糕？答：在过去的 30 年里，我作为一名长期的苹果软件工程师，断断续续地间接为史蒂夫·乔布斯工作。当谈到评价他这个人时，这绝对是一个好坏参半的问题。他可能非常友善，也可能成为你最糟糕的噩梦。不同的情况需要不同的解释。你总是知道你周围有一个伟大的家伙，但他有时会做一些非常烦人和愚蠢的事情。
例如，当我在公司总部 1 号楼（即加利福尼亚州库比蒂诺 1 Infinite Loop 的 IL#1）工作时，我与史蒂夫·乔布斯在同一栋大楼内——只是我在底层和他的办公室在顶层，史蒂夫拒绝佩戴电子大楼访问所需的员工徽章。相反，他会走到门口，用力摇晃门，希望可怜的年轻临时雇用接待员停止她正在做的事情，跑到门口让他进去。另外，他拒绝拥有自己的预留停车位，如果楼下的员工停车场已经满了，他就把车停在残疾人专用位上，没人敢说什么。我亲眼目睹了这两种行为，我向你保证这不是都市传说。还有很多其他类似的故事，但你明白了。
例如，有一天，他走进 IL#1 的前门，看到两名员工在那里抽烟。同一天，一封全公司范围内的电子邮件宣布，苹果公司旗下任何地方都禁止吸烟——甚至停车场也不行。几周后，他发现一名苹果员工在大楼走廊里遛狗。同一天，全公司范围内的电子邮件宣布宠物（尤其是狗）不得进入苹果大楼。由于那周我们为新软件项目分配了公司代号，因此我们将该项目称为“Smoking Dog”。令人惊讶的是，很少有人明白这个笑话，幸运的是史蒂夫·乔布斯不是其中之一。他没有很强的幽默感。（顺便说一句，这是我的想法。）
老实说，我喜欢并尊重这个人；但我们苹果工程师一致认为，让史蒂夫·乔布斯知道你到底是谁通常不是一件好事。这意味着你在苹果的未来将比你想象的要短。
问：是什么阻止机器人点击“我不是机器人”按钮？仅仅是速度还是其他原因？答：富兰克林·沃克斯（Franklin Veaux）解决了问题中“我不是机器人”的技术部分。正如他所说，这不仅仅是点击一个框。
同样有趣的是幕后发生的事情导致了这一点。我的一位朋友在 Tumblr 全盛时期担任互联网安全主管。Tumblr 是垃圾邮件发送者的梦想——精通互联网的年轻人的参与度非常高。广告商喜欢这个群体。Tumblr 也是如此，但讨厌垃圾邮件发送者，他们有可能毁掉这个平台，而平台的受欢迎程度与平台上缺乏广告密切相关。
Tumblr 与垃圾邮件发送者之间的竞争演变成一场军备竞赛。
因此，Tumblr 探索了各种对抗垃圾邮件发送者的策略。他们一开始是手动禁止帐户，但很快就变得过于来自 Tumblr 端的人类承诺。因此他们转向自动化措施。电子邮件验证很快就被挫败了。自动帐户活动分析曾一度有效，但垃圾邮件发送者找到了绕过它的方法。然后验证码技术开始出现，并且在一段时间内非常有效。事实证明，训练机器识别糟糕的笔迹是很困难的。但最终还是被破解了。然后他们转向手写数学问题，虽然效果不错，但开始惹恼实际用户，他们不想做那么多工作来上网。然后是那些“点击包含路标的图像”的人工验证——这常常会挫败真实的人类（包括我自己，最终连那些也被破解了。然后我们得到了富兰克林提到的“如果你不是机器人，请点击”框。
然后军备竞赛彻底爆发。因为某些垃圾邮件发送者发现，开发技术来击败技术实际上是相当昂贵和耗时的，而模拟人类的另一种且有些成本效益的方法是使用真实的人类。通过利用这样一个事实，垃圾邮件产生的钱通常以美国生活成本的美元计算，但人们可以生活在生活成本低得多的地方，使用互联网，欺骗他们的 IP 地址，并看似位于美国的服务器作为真人。在某些情况下，垃圾邮件发送者这样做是非常经济有效的。就像豆瓣一样。
所以最终他们放弃了。垃圾邮件发送者赢得了军备竞赛。（后来 Tumblr 被雅虎收购，这个平台就消亡了，因为现在不是垃圾邮件发送者试图在上面做广告，而是平台所有者。）
问：为什么人工智能是由Python而不是C 驱动的？答：进行最多人工智能研究的人不是普通的软件工程师；而是普通的软件工程师。他们不关心内存管理、常量引用和多重继承。他们需要能够可视化数据的工具，只需几行代码即可完成实验，并与数据和模型交互/更改数据和模型，而无需针对每个细微更改重新编译和重新运行。
Pyhton与C 的区别
Python 可以让他们完成这一切，而 C 则不能。
也就是说，机器学习模型还大量使用底层硬件，例如用于快速矩阵运算的 GPU。为此，像 C 或 C 这样的语言是必不可少的。事实上，大多数库都喜欢 Tensorflow[ 1 ]公开 Python 接口的子模块是用 C 编写的，可以完成许多性能关键的工作。
所以，鱼与熊掌兼得。我们既可以利用 Python 等语言的表达能力和简单性，也可以利用 C 等语言的性能和低级集成。
问：英国有哪些潜规则？·如果有人因为没有注意要去的地方而撞到你，你必须向他们道歉。
·任何一家店，都必须排队。如果没有队列，请自己开始排队。
·在这个国家，排队相当于在公共场合脱裤子拉屎。
·在酒吧里，如果有人请你喝一杯，不要比中等价格的啤酒贵。当你完成后，再把那个人买回来。
·在火车上，除非万不得已，您只能坐在某人旁边。理想情况下，您应该选择与该人相对且侧面的座位。
·如果汽车减速让您过马路，请在过马路时向他们挥手或竖起大拇指。
·每个进入你家的修理工都会得到一杯茶。
·除非你的足球队输掉了决赛或者你正在参加葬礼，否则不要在公共场合表现出情绪。
·如果有人问你怎么样，告诉他们你很好。即使你手腕流血，并被一群疯狗袭击。
·英国人的祖母相当于唐·维托·柯里昂。
问：科研上的大模型计算需要什么设备？答：在科学研究中进行大型模型计算通常需要一系列的硬件和软件资源。以下是常用的关键设备组成：
1. 高性能计算（HPC）集群：专用的计算机集群，通过相互连接使其能够并行处理和分布式计算。HPC集群通常由多个节点组成，每个节点都配备强大的处理器、充足的内存和高速互连。
2. 图形处理单元（GPU）：GPU是高度并行处理器，用于加速计算密集型任务，如深度学习和科学模拟。现代GPU在执行矩阵运算方面表现出色，这在科学计算中很常见。
3. 中央处理单元（CPU）：虽然GPU通常用于加速计算，但CPU仍然是处理通用任务、管理系统操作和协调组件之间数据传输的关键。
4. 高速存储：大规模计算会产生大量数据，需要高速存储来实现高效存取。高速存储选项包括固态硬盘（SSD）或高性能网络附加存储（NAS），有助于减少输入/输出瓶颈。
5. 内存（RAM）：充足的内存对于处理大型数据集和高效执行计算至关重要。所需的内存量取决于模型的大小和正在处理的数据集。
6. 网络基础设施：强大且高带宽的网络基础设施对于在集群中的多个节点之间共享数据、促进协作以及访问远程资源或基于云的服务至关重要。
7. 软件框架：进行大规模科学计算需要使用各种软件框架、库和工具。这包括深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或MXNet，以及领域特定的模拟或数据分析软件。
8. 集群管理软件：为了有效管理和调度计算集群中的任务，可以使用专门的软件如Slurm、Torque或Kubernetes。这些工具帮助分配资源、监控作业进度和优化工作负载分配。
9. 冷却和电力基础设施：大规模计算会产生相当多的热量，需要足够的冷却系统来防止过热。此外，需要足够的电力供应和备份解决方案，以确保连续运行。
需要注意的是，具体的设备要求可能因研究的性质、计算的复杂性和可用的预算而有所不同。研究人员通常与专门的IT团队合作或使用基于云的服务来访问所需的计算资源。
