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if else……）
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。
搞两个双路CPU的服务器，优化一下逻辑，大概只需要跑个几个月就行——这还只是对辛顿那篇论文的验证……
可跑几个月，也太不现实了，我敢写，您也不敢看啊！对吧？
就算是辛顿老爷子那种狠人，也是在06年的服务器上跑的，而不是00年……
所以按照学霸文的路径写校园，就只能到处装逼，从课堂装到实验室……从同学装到院士。
但B你是装了，完了你的成果一点拿不出来……那算什么？
所以从开书的时候，就设计大学后走商业路线搞钱，完了订制超算，稍微跑快一点——因为跑完你还得调参呐！
现在书中剧情马上到游戏公测，到时候就有钱了，而且进入01年也正式拉开流氓软件大战，我还想着惩治流氓呢……
//*晚上更新照旧。
*这不算剧透，算是给朋友们一点前期我没有写清楚的问题的一点补充吧。
*另：8号上架~欢迎光临。
*单章都开了，要不再求个月票……
*谢谢。
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if else……）
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。
搞两个双路CPU的服务器，优化一下逻辑，大概只需要跑个几个月就行——这还只是对辛顿那篇论文的验证……
可跑几个月，也太不现实了，我敢写，您也不敢看啊！对吧？
就算是辛顿老爷子那种狠人，也是在06年的服务器上跑的，而不是00年……
所以按照学霸文的路径写校园，就只能到处装逼，从课堂装到实验室……从同学装到院士。
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