李沐重返母校上海交大，從LLM聊到個人生涯，這里是演講全文

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原標題：李沐重返母校上海交大，從LLM聊到個人生涯，這里是演講全文
關鍵字：模型,數據,問題,技術,動機
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
機器之心編輯部昨天，李沐回到了母校上海交大，做了一場關于 LLM 和個人生涯的分享。本文是機器之心梳理的李沐演講內容（根據 B 站用戶@考拉klkl上傳的視頻整理，感謝這位同學的錄制，視頻鏈接見文后。）圖源：上海交通大學特聘教授俞勇朋友圈。
Hi！大家好，說我是計算機杰出校友有點不敢當。很多年沒有回來，這次回國想見一見本科導師。我的 AI 啟蒙導師李老師說，來都來了，要不做個報告吧。
本來我想講一些關于語言模型的知識，但聽講座的各位不一定都是這個方向，所以我加了一些這些年轉了很多地方、做出的不同選擇的感想。
第一部分我會講得稍微技術一點，是有關整個語言模型的現在，以及未來情況的預測。
語言模型可以分為三塊：算力、數據和算法。所以語言模型也好，整個機器學習模型也好，本質上就是把數據通過算力和算法壓進中間那個模型里面，使得模型有一定的能力，在面對一個新的數據時，它能夠在原數據里面找到相似的東西，然后做一定的修改，輸出你要的東西。打個比方，很多年前深度學習剛出來的時候，我說機器學習像是老中醫，深度學習可能跟玄幻小說的煉丹有點像。所以你看現在的語言模型就很像煉丹，你要把一些材料放

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