从小模型看懂AI三要素

herain

发布于 2025-02-25 08:51:16

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2025年是AI的爆发之年，gpt、deepseek、grok3等相互竞向奔跑。AI给我们的工作生活带了新的机遇与挑战。如果更好的拥抱AI，需要从认识AI开始。

本文从小模型的实战案例，来帮助大家更好的看懂大模型。

如果把AI比作一个聪明的学生，它的成长离不开三样"法宝"：数据是课本，算力是大脑，算法是学习方法。

线性回归模型是做算法模型的基础算法，经典的处理流程：

我将通过一个房价预测案例，用Python代码演示二维数据表、矩阵与算法模型的关系：

我们可以先用图表展示房价与面积、卧室数、房龄的关系：

然后，我们使用Python中矩阵计算回归算法模型：

数据表是原始数据组织形式，矩阵是算法理解的"语言"，模型通过矩阵运算建立特征与目标的数学关系，这个流程构成了机器学习的基础数据处理范式，从结构化数据到数学运算的转换，正是现代数据分析的核心逻辑。

从上面简单的小模型训练案例，我们可以更全面的了解一个AI大模型的产生过程。

数据是原料，算法是配方，算力是灶火，共同"烹制"出智能应用。比如自动驾驶的：用百万小时行车数据（数据）+激光雷达实时计算（算力）+目标检测算法（算法）=安全驾驶决策。未来，随着数据更丰富、算力更廉价、算法更高效，AI将像水电一样融入生活。

具体代码案例，参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 1. 二维数据表 - 结构化数据容器
data = {
    '面积': [80, 100, 120, 90, 110],
    '卧室数': [2, 3, 3, 2, 3],
    '房龄': [5, 2, 10, 8, 3],
    '房价': [300, 450, 380, 320, 480]
}
df = pd.DataFrame(data)  # 创建二维数据表


# 2. 矩阵 - 数学运算的基础结构
X = df[['面积', '卧室数', '房龄']].values  # 提取特征矩阵(5x3)
y = df['房价'].values.reshape(-1,1)     # 目标向量(5x1)
print("\n特征矩阵：\n", X)
print("\n目标向量：\n", y)

# 3. 算法模型 - 通过矩阵运算建立关系
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)  # 训练模型
# 输出模型参数
intercept = model.intercept_[0]
coefficients = model.coef_[0]
# 构建数学公式表达
formula = f"房价 = {intercept:.2f} + ({coefficients[0]:.2f} * 面积) + ({coefficients[1]:.2f} * 卧室数) + ({coefficients[2]:.2f} * 房龄)"
print("\n模型最终得到的数学公式表达：")
print(formula)

# 预测新数据（矩阵形状必须匹配）
new_house = np.array([[95, 2, 4]])  # 1x3矩阵
pred_price = model.predict(new_house)
print(f"\n预测房价：{pred_price[0][0]:.1f}万元")
'''
三者关系解析：
数据表 → 矩阵 → 模型运算
(结构化存储) (数学表达) (矩阵运算)
'''

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原始发表：2025-02-22，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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