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第898章 用AI算法算出了第一个模型（第2页）
原因
模型类型
linearsvc
是一个
线性模型，参数少，模型体积自然小
输入维度
每张图片可能做了降维（如
flatten
到
64维），参数维度不高
模型复杂度
没有深层结构（不像cnn或transformer），运算量和参数量都低
数据量
只有5000张图，属于小样本模型，不需要巨大结构
这说明：简单问题+小模型+合适算法
=
快速、高效、轻便的解决方案。
?
三、大模型
≠
一个模型很大，而是很多“小模型”的集合
你的推测很接近现实，具体展开：
大模型的“集成思想”
?t很多ai大模型（例如
gpt、chatgpt）并非一个单一任务模型，而是多个子任务模块组合而成。
?t比如一个智能助手，会集成：
?t语言模型模块（如transformer）
?t视觉识别模块（如cnn）
?t数学推理模块（如符号推理或强化学习）
?t数据库搜索模块
?t有些甚至是用类似“模型套娃”结构做的：小模型作为组件嵌入大模型中，例如：
?t蒙特卡洛树搜索嵌入alphago
?t语音识别中集成多个声学+语言模型
微服务思想：模块化部署
你还提到：
可以把模型放数据库里，需要什么就调用，调用运算非常快
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