第232章 学习大模型（2 / 2）
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数据，还是数据。他在笔记本上写下这个结论。
大模型的能力上限取决于数据的质量，这一点跟他的投资系统是一样的。投资系统如果喂的是垃圾数据，输出的也是垃圾信号；大模型如果用杂乱的数据微调，效果也好不到哪去。
第三周，他把注意力转向推理优化。大模型的推理成本是一个不能忽视的问题——7B模型单次推理需要几秒钟，70B模型可能需要几十秒甚至几分钟。如果要做商业化落地，推理速度和成本必须控制在合理范围内。
他研究了量化和蒸馏两种方案。量化是把模型的参数从FP16（16位浮点）压缩到INT8（8位整数）甚至INT4（4位整数），代价是精度损失，但速度可以提升2-4倍。蒸馏是把大模型的知识转移到小模型上，用小模型做推理，速度更快但需要大量训练。
他选择先做量化方案，因为实现更简单，效果更直接。
三周学习结束的时候，他在笔记本上写下了学习总结：
大模型核心认知：
数据质量决定模型上限
微调方法的本质是高效的参数更新
推理优化是商业落地的关键瓶颈
大模型不是万能的，但在特定领域微调后可以超越通用模型
下一步：在13B模型上做金融微调，目标超越通用模型30%以上
合上笔记本，他看了一眼时间。凌晨一点。
苏婉和乐乐早就睡了。客厅的灯关着，只有书房的台灯还亮着。
他关掉台灯，走出书房，在走廊里站了一会儿。窗外的鹏城夜景安静地亮着，远处的鹏城湾在月光下泛着银色的光。
两年前他也是这样——深夜学AI，白天上班，周末实战。只是那时候他是在出租屋里，一个人对着屏幕，前途未卜。现在他是在新家的书房里，身后是一家人的温暖，前途清晰。
环境变了，但他学东西的方式没变：先看懂原理，再做实战，最后总结规律。这三步走完，一个新领域就算入门了。
他回到卧室，轻手轻脚地上床。苏婉翻了个身，嘟囔了一句：几点了？
一点。
早点睡。
他闭上眼睛，脑子里还在转着大模型的架构图。但很快，疲惫战胜了思考，他沉入了梦乡。
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