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“而我的条件概率模型呢，开始的时候是不会给它海量文章的，它像孩子一样，先学识字、再学组词造句、再学词性分解。
“训练了完了这些，再给它灌输中量的文章语料，去统计这些字这些词出现的境况概率和词性分解情况，慢慢的形成看起来具有一定思考和逻辑的语言能力。”
“看起来本质还是概率统计啊！”文国昌笑道。
“对，本质还是概率统计，”程旭也笑了：“它形成的东西，也只是看起来具有思考性和逻辑，它自己本身是没有这个概念的。
“不过话说回来，如果它真的像孩子一样，慢慢的形成思维，那就不是强大，而是可怕了吧？”
文国昌点了点头，他听懂了。
虽然本质还是概率统计，但是条件概率，提前通过某种手段剔除掉了绝大部分不可能的情况，那剔除的这部分，训练量就完全省下来了。
从程旭的话里边也非常明显的听出来，现有模型训练是海量数据堆积、海量算力支撑，而条概模型，是先行基础逻辑，然后中量数据投喂，进行统计分析。
海量，那是没量，愈多愈善。但，中量——可能也不少，但至少有数了。
这一比较——
突然想起刚刚说起的工业人工智能训练模型，按现有的训练方式，全世界的工业数据都不足以支撑。
那条概模型呢？
“条概模型能省多大水平的数据？”文国昌也是殷切的问道。
程旭一眼就看出了文老的心思，因为他压根没有加以掩饰：
“利用条概模型，我说的是未来的成熟条概模型哈，而不是千寻临时用的那个还不完善的模型雏形。
“利用条概模型，以我国的工业体系数据，绝对足以支撑一个大型工业人工智能模型的训练。”
“哈哈哈哈哈哈……”
文国昌仰面大笑，内心十分舒爽：
阿美瑞卡是在吹牛、在忽悠，他们一定想不到，我们未来竟然有可能真的实现吧？
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