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。

? 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。

? 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”。

? 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”。

? 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”。

? 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”。

? 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： 小主这个章节后面还有哦请点击下一页继续阅读后面更精彩！。

本文地址职场小聪明第900章 大模型编程和普通编程的区别来源 http://www.kdadsl.com