现实里中二的专有名词
人类与猿类、猴类被分类在 灵长目 里。原拉丁文 Primates 的词源是 primas 或 primus，表示「第一的」「最主要的」。被翻译为汉字词语时，也许就以「万灵之长」的简写形态命名了吧。
普通火力发电的锅炉，其效率不够高。为了高效发电，以及将燃料烧干净的环保需求，就出现了「超临界锅炉」。该锅炉提供巨大的压力，从而使水能够变成不同于普通液态、气态的 超临界流体。
超临界流体的比热容更大，所以让发电效率更好。而当温度与压力更高时，就叫做 Ultra-supercritical（超超临界），如果未来的技术更先进，也许还会出现超超超临界锅炉吧。（笑）
大型语言模型的训练，需要非常多维的数据。早期的 GPT-2 Large 就使用了 1280 的词向量维度，而维度越多，计算的难度也会成指数倍增加，这便被称作 维数诅咒。
而近年突破这一诅咒的技术，应该就是 Google DeepMind 团队的 Transformer 架构（变形金刚的单数形式）。它在 2020 年带来了震撼世界的 GPT-3，其全称为 Generative Pre-trained Transformer 3，使用了 Transformer 架构。
#杂谈
人类与猿类、猴类被分类在 灵长目 里。原拉丁文 Primates 的词源是 primas 或 primus，表示「第一的」「最主要的」。被翻译为汉字词语时，也许就以「万灵之长」的简写形态命名了吧。
普通火力发电的锅炉，其效率不够高。为了高效发电，以及将燃料烧干净的环保需求，就出现了「超临界锅炉」。该锅炉提供巨大的压力，从而使水能够变成不同于普通液态、气态的 超临界流体。
超临界流体的比热容更大，所以让发电效率更好。而当温度与压力更高时，就叫做 Ultra-supercritical（超超临界），如果未来的技术更先进，也许还会出现超超超临界锅炉吧。（笑）
大型语言模型的训练，需要非常多维的数据。早期的 GPT-2 Large 就使用了 1280 的词向量维度，而维度越多，计算的难度也会成指数倍增加，这便被称作 维数诅咒。
而近年突破这一诅咒的技术，应该就是 Google DeepMind 团队的 Transformer 架构（变形金刚的单数形式）。它在 2020 年带来了震撼世界的 GPT-3，其全称为 Generative Pre-trained Transformer 3，使用了 Transformer 架构。
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