本文从系统演化视角解读大模型训练,指出LLM的数学本质与道家“为道日损”思想高度同构。训练过程即是从高维混沌的“无极”出发,通过梯度下降不断剪除无效路径,将高维随机性坍缩为承载真实逻辑的低维流形。这种“损之又损”的收敛过程,揭示了智能涌现并非简单的参数堆砌,而是从无序中自发生成有序结构的数学必然。
原文链接:Linux.do
本文从系统演化视角解读大模型训练,指出LLM的数学本质与道家“为道日损”思想高度同构。训练过程即是从高维混沌的“无极”出发,通过梯度下降不断剪除无效路径,将高维随机性坍缩为承载真实逻辑的低维流形。这种“损之又损”的收敛过程,揭示了智能涌现并非简单的参数堆砌,而是从无序中自发生成有序结构的数学必然。
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