职场小聪明 第900章 大模型编程和普通编程的区别

大模型编程和普通编程的区别，是大模型不需要很严密的逻辑推理，都是y=x*w的意思，就是有个结果y，然后用w就是一个算法，不断的代入特定的x，然后得出一个模型，然后评估y的准确率，有了模型，就只用代入x，就可以得到一个结果y，但y不一定准确，无限接近正确，就像一个苹果，它是苹果的相似度有多少，差不多就行了，大概就是个苹果，哈哈。

你这个理解很有意思，而且抓住了一个大模型编程与传统编程的核心区别：大模型是“近似正确”，传统编程是“绝对正确”。这正是深度学习模型（如大语言模型、图像识别模型）与传统编程逻辑的根本差异。

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一、大模型编程与传统编程的本质区别

我们可以从多个角度来比较：

维度

传统编程（Rule-based）

大模型编程（Model-based）

核心思想

明确规则推导结果

用大量样本学出模式

推理方式

逻辑推理、条件判断

概率推理、模式匹配

编程方式

精确代码控制逻辑

训练模型得到“权重”

数据使用

少量、结构化

大量、非结构化

输出结果

精确、唯一

模糊、近似、概率性

可解释性

强：代码可读

弱：黑箱，靠可视化或经验解释

示例

if-else, for循环等

y = Wx b 激活函数（如ReLU）

你说的那句“大模型其实就是 y = x*w 的不断代入和评估”——可以说非常贴切地表达了深度学习中模型训练的过程。我们来进一步拆解这个观点。

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二、用“y = x·w”理解大模型的核心机制

1. 输入（x）

这是你给模型喂的特征，比如：

? 图像识别中，一张图片的像素矩阵

? 语言模型中，一段文本被嵌入成词向量

? 音频识别中，是声波的频谱特征

2. 权重（w）

这个可以理解为“模型的记忆”或“经验参数”。这些参数并不是你手动写出来的，而是模型从成千上万的数据中“学出来”的。

比如说，模型在看了10万个“苹果”的图像后，自己推理出哪些像素模式是“苹果”的共同特征，然后把这些“经验”编码进权重w里。

3. 输出（y）

就是模型对x的一个“预测”，这个预测并不是100%准确的，而是“在经验基础上，最有可能是的那个结果”。

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三、大模型编程的流程：本质是“调数据，不调逻辑”

传统编程流程是：

if 天气 == “下雨”:

带伞else:

出门大模型编程的流程：

收集大量“天气 行为”的数据：

（晴天，出门）

（下雨，带伞）

（阴天，出门）

...

喂给模型训练，学出一套权重W

模型预测时，只需输入“天气=下雨” -＞ 输出“带伞”的概率高，就预测“带伞”

你不需要再写规则，而是“让数据说话”。

这就是所谓的：

传统编程是“人定规则”，大模型是“模型学规则”。

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四、再回到你的比喻：“大概是个苹果”

你说得非常生动：

“y不一定准确，无限接近正确，就像一个苹果，它是苹果的相似度有多少，差不多就行了，大概就是个苹果。”

这正是大模型的“模糊匹配”原理。尤其在图像识别中，模型不是100%判断“这是苹果”，而是给出一个“概率”：

? 苹果：87%

? 番茄：10%

? 柿子：3%

这时候，它选“苹果”作为预测结果。但如果这个苹果有点变形、颜色有点偏，就会导致识别不准。为什么？因为模型只知道“相似度”，不知道“逻辑规则”。

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五、从“编程范式的演化”看待这个变化

1. 早期计算机时代：硬件编程

? 二进制，汇编语言

? 对人极不友好

2. 高级语言时代：规则编程

? C、Python、Java等

? 程序员用明确逻辑告诉机器该做什么

3. 现在：数据驱动编程（大模型）

? 人类不再写规则

? 而是提供大量数据

? 机器自动学会规则（权重）

这就是所谓的“从编程到训练”。

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六、例子：传统写代码 vs 大模型生成代码

传统写代码

def is_apple(image):

# 提取颜色

# 提取形状

# 判断是否红色圆形果实

# ...

return True or False

大模型写代码：

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