层数的必要性探究-大语言模型 (层数的必要性和重要性)
NLP逻辑层次模型
1976年,理查德·班德勒和约翰·格林德开创了一门新学问——NLP(Neuro-Linguistic Programming),中文意思是用神经语言改变行为程序。 后来他们的学生罗伯特·迪尔茨和格雷戈里·贝特森创立了NLP逻辑层次模型。 这个模型把人的思维和觉知分为6个层次,自下而上分别是:环境、行为、能力、信念和价值观、自我意识、使命。 NLP逻辑层次模型适用于很多领域,诸如生活、商业、情感,也包括成长领域。 可每次看到某某模型,或某个模型的组成部分超过3个时,我就有昏昏欲睡之感,觉得这些东西太抽象。 想必你也有同样的感觉,不过还是请你在这一页上多停留一会儿,让我把这个模型换个面貌,你就会发现它其实是个好东西。 在成长过程中,我们必然会遇到各种各样的问题,此时,对待这些问题的态度就很关键了,因为从中可以看出我们的成长等级,而NLP逻辑层次模型就可以作为衡量成长等级的标尺。 第一层:环境。 处在这一层的是最低层的成长者,他们遇到问题后的第一反应不是从自己身上找原因,而是把原因归咎到外部环境中,比如感叹自己运气不好、没有遇到好老板、怪老师教得太差……总之凡事都是别人的错,自己没有错。 这样的人情绪不稳定,往往是十足的抱怨者。 第二层:行为。 处于这一层的人能将目光投向内部,从自身寻找问题。 他们不会太多抱怨环境,而是把注意力放在自身的行为上,比如个人努力程度。 对于绝大多数人来说,努力是最容易做到的,也是自己可以完全掌控的,所以他们往往把努力视为救命稻草。 这本没什么不好,只是当努力成为唯一标准后,人们就很容易忽略其他因素,只用努力的形式来欺骗自己。 比如每天都加班、每天都学习、每天都写作、每天都锻炼……凡事每天坚持,一天不落,看起来非常努力,但至于效率是否够高、注意力是否集中、文章是否有价值、身形是否有变化似乎并不重要,因为努力的感觉已经让他们心安理得了。 说到底,人还是容易被懒惰影响的,总希望用相对无痛的努力数量取代直面核心困难的思考,在这种状态下,努力反而为他们营造了麻木自己的舒适区。 第三层:能力。 处在这一层的人开始动脑琢磨自身的能力了。 他们能主动跳出努力这个舒适区,积极寻找方法,因为有了科学正确的方法,就能事半功倍。 但这一步也很容易让人产生错觉,因为在知道方法的那一瞬间,一些人会产生“一切事情都可以搞定”的感觉,于是便不再愿意花更多力气去踏实努力,他们沉迷方法论、收集方法论,对各种方法论如数家珍,而且始终坚信有一个更好的方法在前面等着自己,所以他们永远走在寻找最佳方法的路上,最终成了“道理都懂,就是不做”的那伙人。 第四层:信念和价值观。 终有一天他们会明白,再好的方法也代替不了努力;也一定有人会明白,比方法更重要的其实是选择。 因为一件事情要是方向错了,再多的努力和方法也没用,甚至还会起反作用,所以一定要先搞清楚“什么最重要”“什么更重要”,而这些问题的源头就是我们的信念和价值观。 一个人若能觉知到选择层,那他多少有点接近智慧了。 在生活中,这类人一定愿意花更多时间去主动思考如何优化自己的选择,毕竟选择了错误的人和事,无异于浪费生命。 第五层:自我意识。 如果说“信念和价值观”是一个人从被动跟从命运到主动掌握命运的分界线,那么“自我意识”是更高阶、更主动的选择。 所谓“自我意识”,就是从自己的身份定位开始思考问题,即“我是一个什么样的人,所以我应该去做什么样的事”。 在这个视角之下,所有的选择、方法、努力都会主动围绕自我身份的建设而自动转换为合适的状态。 这样的人,可以说是真正的觉醒者了。 第六层:使命。 在身份追求之上,便是人类最高级别的生命追求。 如果一个人开始考虑自己的使命,那他必然会把自己的价值建立在为众人服务的层面上。 也就是说,人活着的最高意义就是创造、利他、积极地影响他人。 能影响的人越多,意义就越大。 当然,追求使命的人不一定都是伟人,也可能是像我们这样的普通人,只要我们能在自己的能力范围内对他人产生积极的影响即可。 有了使命追求,我们就能催生出真正的人生目标,就能不畏艰难困苦,勇往直前。
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为什么需要ai大模型
AI大模型是指利用深度学习技术构建的规模庞大的神经网络模型。 这些模型具有巨大的参数量和复杂的结构,能够处理大规模的数据集和复杂的任务。 AI大模型的主要特点是通过在大规模的数据集上进行预训练,具备了广泛的语言知识和理解能力,可以自动从输入数据中提取特征、学习语义关系,并生成具有逻辑和上下文连贯性的输出。 这些大模型在自然语言处理、对话系统、机器翻译、摘要生成、问题解答、文本分类等领域有广泛的应用,为用户提供了强大的语言交互和智能化的服务。 然而,构建和训练这些大模型需要大量的计算资源和数据,因此通常由大型研究机构或公司进行开发和维护。 AI大模型的形成和发展可以追溯到20世纪60年代的人工智能研究。 当时,研究人员开始使用神经网络来模拟人类的认知过程,并尝试让计算机具备类似于人类的智能。 然而,由于当时计算机的处理能力和数据存储能力都很有限,神经网络的应用受到了很大的限制。 随着计算机技术的不断发展,特别是GPU(图形处理器)的出现,人们开始能够训练更大规模的神经网络模型。 2012年,谷歌推出了著名的AlexNet模型,这是一个深度神经网络模型,用于图像识别。 AlexNet的成功标志着深度学习技术的兴起,也是AI大模型发展的重要里程碑。
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