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網(wǎng)友問：什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？可以通俗易懂地介紹一下嗎？

DeepSeek：

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）是一種模仿人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，專門處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。你可以把它想象成一個“多層級加工廠”：比如識別貓的照片，第一層先看像素點，第二層組合成線條，第三層拼出貓耳、胡須等特征，最后一層綜合判斷這是貓。每層由大量“神經(jīng)元”（數(shù)學(xué)計算單元）組成，層與層之間通過可調(diào)節(jié)的“連接強度”傳遞信息。

它的核心能力在于自動學(xué)習(xí)特征。傳統(tǒng)算法需要人工設(shè)計規(guī)則（比如，先找邊緣、再識別形狀），而DNN能通過海量數(shù)據(jù)自己發(fā)現(xiàn)規(guī)律。訓(xùn)練時就像教小孩認(rèn)字：先猜結(jié)果，對比正確答案，再反向調(diào)整各層神經(jīng)元的計算參數(shù)，經(jīng)過數(shù)萬次迭代后越來越精準(zhǔn)。

這種結(jié)構(gòu)讓它在圖像識別、語音翻譯、自動駕駛等領(lǐng)域表現(xiàn)突出，尤其在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖片、文字）時遠(yuǎn)超傳統(tǒng)編程。但前提條件是需要大量算力和數(shù)據(jù)，模型內(nèi)部決策過程也像“黑箱”一樣，難以完全解釋。

專家點評：

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大特征提取能力，與其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與規(guī)模分不開。根據(jù)通用逼近定理，只要神經(jīng)元及其連接的數(shù)量足夠大，就可以逼近任意復(fù)雜的連續(xù)函數(shù)。而這些數(shù)量巨大的“參數(shù)”，是通過訓(xùn)練（學(xué)習(xí)）來確定的。相信隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法的持續(xù)創(chuàng)新，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力還可繼續(xù)提升。

網(wǎng)友問：我們應(yīng)該如何理解大語言模型這個概念？別太復(fù)雜。

通義千問：

大語言模型可以理解為一個“超級聰明的文字助手”，它通過學(xué)習(xí)海量的文本數(shù)據(jù)，掌握人類語言的規(guī)律和知識。你可以把它想象成一個讀過無數(shù)書籍、文章、網(wǎng)頁的“大腦”，它知道怎么回答問題、寫文章、講故事，甚至還能編程、翻譯、聊天。

它的核心能力是預(yù)測下一個詞。比如你輸入一句話的開頭，它會根據(jù)上下文猜測接下來最可能說什么。通過這種方式，它能生成連貫、自然的文字。而且，因為它學(xué)了很多知識，所以不僅能回答簡單問題，還能處理復(fù)雜的任務(wù)，比如分析邏輯、總結(jié)長文或者模仿某種寫作風(fēng)格。

不過，大語言模型并不是真正“理解”文字，它更像是在模仿人類的語言模式。它沒有感情，也不會主動思考，只是根據(jù)輸入的內(nèi)容給出最合適的回應(yīng)。所以，有時候它的答案可能看起來很合理，但其實是錯的，這就需要我們?nèi)ヅ袛嗪秃藢崱?/p>

專家點評：

大語言模型不僅網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大，還采用一個重要的技術(shù)即“詞嵌入”技術(shù)。該技術(shù)將自然語言的“詞”嵌入到多維的語義空間，表達(dá)為“語義矢量”，從而可以對“詞”進行計算，由此可以跨越語言的形式（如英語、漢語，文本、圖像等），生成各方面內(nèi)容。大語言模型的突破推動了人工智能幾乎所有（應(yīng)用語言）領(lǐng)域的應(yīng)用，但也面臨生成偏差、算力消耗、倫理風(fēng)險等挑戰(zhàn)，需結(jié)合人類監(jiān)督與技術(shù)優(yōu)化以實現(xiàn)安全可控的發(fā)展。

（專家為中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長龔克）

《 人民日報 》（ 2025年02月26日 16 版）