大模型神经网络中的数据处理

大模型一定建立在神经网络基础上，也只有神经网络才能构建大模型。大模型不是一开始就以庞大的形态存在的，而是利用开放的程序接口，通过人工干预或机器对数据处理时产生的深度学习，对已存在的程序不断嫁接与扩展而发展成为大模型。在全球，众多知名大型公司都使用大模型处理数据，如Google的Transformer、后来OpenAI的ChatGPT以及进化的BERT等。因为只有大模型才能准确的处理海量数据，而且只有大模型的开放接口才能实现将人类的智慧嫁接到机器智能中去。因此，大模型是人工智能的基础条件。

大模型是人工智能的基础、而神经网络是大模型的基础。如果没有神经网络的逻辑架构，大模型就无法产生。神经网络，顾名思义就是利用生物尤其是人类神经网络结构，组成数据处理逻辑。简单来说，当人类需要解决某个问题时，首先会考虑与该问题相关的所有信息，这些信息被集中存储在一个神经元中，通过处理信息集里的相关性信息，人类能够得出结论。然而，信息集里的每个信息可能也出现在其他的信息集中，一个信息出现得次数越多，表明该信息对问题的影响越大，用术语来说，就是这个信息的权重就越高。此外，一个信息集里的信息在其他信息集中出现构成了信息集之间的信息传导，这便是人类思维的联想过程，而联想是人工智能深度学习的基础。

我们可以将人类处理信息的过程转化为计算机的数据处理过程。在人类大脑中，信息存储在神经细胞中，而在计算机中，信息存储在数据单元中。计算机中的数集就如同人类的神经元，所以，我们可以这样理解，在计算机对一个数集的数据进行处理时，会同时考虑被处理的数据在其他数集中出现的概率，以此来决定该数集的结论以及与其他数据集之间的关系。通过多数集再合成数据可以得出智能性结论，因此那些在多个数集中出现的数据都会被赋予较大的权重。

另外，在数据处理中，每个数据子集都必须处于收敛数域中。以更形象的方式来解释，就像我们人类在处理问题或事情时，不会没完没了地把所有大大小小的细节都考虑进去。相反，我们会根据事情的相关程度进行取舍，这就是为什么人们常说 "这个事情不考虑" 或 "这个事情影响不大"等等，这样做的目的是将一个问题或事情隔离出来，以便更容易处理。同样的道理，计算机在进行数据处理时也需要确保数据子集处于收敛的数域中，才能得出计算结果。

目前，世界上的大型数据处理公司，例如Google、微软控制的OpenAI、ChatGPT以及Facebook等，都使用大模型神经网络来处理数据。因此，出口企业，尤其是那些使用Google和ChatGPT这样的大型数据处理公司做国际市场销售和国际市场营销的企业，应该从大模型神经网络的数据处理逻辑出发考虑产品数据的开发和应用！