53·驯化（五）

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    那么小日子国的动向应该很重要。  

      所以楚月筛选了一下新闻方向，尽量查询有关海外的新闻。  

      这时，有个新闻引起了楚月的注意。  

      漂亮国居然研在研发抗丧尸病毒疫苗？  

      楚月有些无语。  

      根本没有丧尸呢，研究这个干嘛？  

      而且，他们还天天拍丧尸片。  

      这不是脑子有病吗，要是钱多的花不完不如送给自己好了……  

      还是说……  

      楚月的眼神闪了闪。  

      有些国家有生化武器她是知道的，甚至拥有专门的实验室。  

      他们的野心，不言而喻。  

      《第二世界》最早就是用与真实世界1：1来吸引玩家注册购买头盔的。  

….

      这个副本的世界或许在自我演化的过程中，有了不一样的未来也不一定。  

      毕竟在2060年，ai已经发展到了一个恐怖的地步。  

      最开始是无人在意的大模型。  

      所有词成为了一个点，就像世界上任何一处的经纬一般，只有有两个数值，就可以精准的找寻到所处的位置。  

      在大模型里，每个词成了词向量。  

      就比如狗这个词，与之最相近的就是猫，猪，牛，马等。  

      而在此之外，还有距离更远一些的词。  

      当然，它和狗组成有意义的词的概率，就更低了。  

      这些词的相关性，是基于维基百科的数据统计得来的。  

      显然，每一个词都会被一堆无意义的词围绕。  

      那么想让大模型智能化，只能先将数据量堆上去再说。  

      每个词在大模型的n维空间里，都有自己的位置。  

      而决定这个词的真正意思，由上下文来决定。  

      但这个词围绕的量太大了，怎么办呢，在当年最初的时候用了一个变压器transformer。  

      理解人们说出来这句话的意思，将每个字都向量化。  

      假设是十个字，那么就生成10个768个数字的数列。  

      然后喂给transformer，输出后，再输入给第二层transformer，如此重复，不断地深化理解。  

      一共96层。  

      简单说就是每个词成为76

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