大模型和概念知识库对比
大模型和概念知识库对比现在的大模型深度学习神经网络本质是靠穷举
知识穷举得越多就越智能
和概念知识库一样都是靠穷举获得智能，只不过区别在于概念知识库穷举概念获得知识，大模型深度学习神经网络穷举句子语义获得知识
概念是一种结构化的知识，获取物体名字后可以直接有结构的表示物体知识
然而大模型深度学习神经网络通过大数据进行语义分析后进行物体句子知识归类，获取物体名字后通过归类的句子表示物体知识
最大的区别就是概念知识库是最简单的知识表示，大模型深度学习神经网络获得知识归类的数据有太多多余的冗余数据，而且如果冗余的错误知识太多，就会导致训练出来的描述物体的句子归类知识错误，并且要获得每个物体知识的句子归类都要用全网数据
大模型深度学习神经网络的训练的最终目的就是用全网数据获取关于每一个物体知识的句子归类
与其用全网数据训练关于物体知识句子归类，不如简单粗暴的直接为每个物体建立概念知识库 为了三千积分！
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