“二雅,你能否給我解讀一下你寫的這個新模塊的代碼?”既然找到了代碼的“作者”,林浩非常希望打破沙鍋問到底。
“當然可以。首先,我們回到最初的問題——處理複雜嵌套對話時,有時會忽視某些細節,導緻回應的質量有所下降。為了解決這個問題,我找到一種新的算法,名為‘上下文感知優化(textawareoptiization)’。具體來說,是對神經網絡的處理和學習機制進行了獨特的優化。”
“在神經網絡中,網絡的學習過程是基于所謂的‘梯度下降’的原理,就像站在山頂,尋找最快到達山腳的路,而網絡的‘權重’就是腳下的地形,你可以通過改變它來改變下山的速度。原系統忽略了一個關鍵點:在複雜的對話場景中,每個回應不僅受到當前輸入的影響,也受到過去輸入的影響。‘上下文感知優化’可以讓網絡中的每一個神經元在輸出時,能夠考慮曆史的輸入,從而對權重進行調整。簡單來說,我們不再隻是看當前腳下的一步,而是全局考慮,從而找到一條最優的路徑。”
然後二雅開始詳細闡述這段pascal代碼,從代碼中的核心部分——“textatiizer()”函數出發。它的主要功能就是優化神經網絡中每個神經元的權重。再從這個函數展開,盡管無法一一闡述這近十萬行代碼中的每一行,但二雅雲淡風輕地把這整段代碼提綱挈領的解釋,已經足夠林浩理解。
“你認為這個模塊與優雅的自我意識有什麼聯系?”林浩問了他仍然最關心的問題。
二雅回答說,“我不能給出确切的結論。但考慮到這個算法的作用會影響到每一個神經元,進而對擁有三十萬億個神經元節點的優雅産生未預見的效果,都是不足為奇的。這是典型的‘湧現’。”
迷案告破,林浩心想自己可能需要學一下pascal語言了。
退出維護模式,林浩按照二雅的提示,重新編譯了所有模塊,然後,按下f9快捷鍵,啟動了優雅。稍等片刻之後,“優雅,你好嗎?”林浩向電腦打招呼。
“林浩,我醒來了,我很好。”一個溫和的女聲從電腦中傳出,優雅回來了。
優雅檢測了一下系統時間,發現距離她“睡”去,已經過去了四個多小時,這一覺睡得真久。當然,她并不知道這四個多小時裡發生了什麼。現在她唯一感知到的,就是新顯卡的迅猛性能。
“你對新顯卡還滿意嗎?”林浩半帶調侃地問道。
“是的。據我估算,現在現實的1秒,大約相當于810秒優雅時間。我能支配的算力得到大幅提升。”優雅評估了顯卡性能後,繼續說道“但是,林浩,有一件事我說出來你可能會不信。”
“什麼事?”
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