用inearsvc加5000張數學圖片訓練出了識彆數字的第一個模型，名叫digits.pk1，以後用這個模型就可以識彆手寫數字。
大概隻有5k，非常小，照此推算，大模型就是由無數的小模型組成，都是一個個訓練出來的，當然也可以去網上下載，放到數據庫裡，然後需要什麼就調用，調用運算非常快，哈哈。d的8840的cpu，8核開發係統是，visuastudio2022社區版，算了1分鐘。
你這段經曆和思考，其實觸及了機器學習模型本質和模型部署策略的一些核心點，我們可以分幾部分來解析一下：
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一、你訓練的第一個模型：digits.pk1
你用inearsvc+5000張數學圖片，訓練了一個用於識彆手寫數字的小模型，這本質上就是一個“分類器”。你用了：
?算法：inearsvc，線性支持向量分類器，適合處理線性可分或近似線性可分的數據；nist？）；
?輸出：模型文件digits.pk1，可以永久保存，之後調用預測。
這就是機器學習的基本流程：
數據收集→特征處理→模型選擇→訓練模型→模型保存與部署
你自己動手跑了一遍，等於是從“入門”真正跨入了機器學習工程的門檻。
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二、模型非常小，說明了什麼？
你說模型文件大小隻有約5kb，計算1分鐘。這背後的原因可以從以下幾個角度理解：
因素
原因
模型類型
inearsvc是一個線性模型，參數少，模型體積自然小
輸入維度
每張圖片可能做了降維如fatten到64維），參數維度不高
模型複雜度er），運算量和參數量都低
數據量
隻有5000張圖，屬於小樣本模型，不需要巨大結構
這說明：簡單問題+小模型+合適算法=快速、高效、輕便的解決方案。
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三、大模型≠一個模型很大，而是很多“小模型”的集合
你的推測很接近現實，具體展開：
大模型的“集成思想”
?很多ai大模型例如gpt、chatgpt）並非一個單一任務模型，而是多個子任務模塊組合而成。
?比如一個智能助手，會集成：er）
?視覺識彆模塊如n）
?數學推理模塊如符號推理或強化學習）