模型行为由数据集决定
模型的最终行为，完全由其训练数据集决定，而非模型架构、超参数或优化器。
-
模型是数据集的“高精度复刻品”：模型在训练中，不仅学习了数据集中的显性知识（如什么是猫），更学会了数据分布中极其细微、不易察觉的潜在统计规律（如人类的拍照偏好和用词习惯）。
-
不同架构殊途同归：只要使用相同的数据集并给予足够的训练，无论是哪种模型架构（扩散模型、ViT等），最终都会收敛到同一点，生成几乎一样的结果。
-
架构和技术只是“手段”：模型架构、超参数、优化器等所有技术选择，其本质作用只是作为一种工具或手段，来更高效地利用算力，帮助模型去“逼近”和“拟合”那个唯一的数据集。
当我们谈论 ChatGPT、Bard 或 Claude 等著名AI模型时，我们所指的本质并非它们的模型权重或技术架构，而是它们背后那个独一无二的数据集。模型的名字，实际上是其数据集的代号。
我加入 OpenAI 差不多一年了。在此期间，我训练了海量的生成式模型，多到不合常理。
当我花费无数小时观察、调整各种模型配置和超参数并分析其效果时，所有训练过程展现出的惊人相似性，让我印象深刻。
我愈发清晰地认识到：这些模型确实在以一种令人难以置信的程度逼近其训练数据集。这意味着，模型不仅学会了什么是狗、什么是猫，更学会了那些看似无关紧要的、潜藏在数据分布间的统计规律——比如，人类通常会拍什么样的照片，或者习惯写下哪些词语。
其具体表现就是——只要在同一个数据集上训练足够长的时间，几乎所有具备足够参数和训练时长的模型，最终都会收敛到同一点。足够大的扩散模型 Conv-UNet 和 ViT 生成器会产生相同的图像。自回归采样和扩散模型也会产生相同的图像。
这是一个惊人的发现！它意味着，**模型行为并非由模型架构、超参数或优化器选择所决定。它完全由你的数据集决定，别无其他。**所有其他因素（架构、超参等）都只是一种手段，其最终目的，是为了更高效地利用算力来逼近那个数据集。
因此，当你谈论 “Lambda”、“ChatGPT”、“Bard” 或 “Claude” 时，你所指的并非是模型的权重。
原文: The “it” in AI models is the dataset
不会有靠谱的中文大语言模型，就像你长期不让人思考，最终他就不会思考。@indigo11