回归本质：昂贵的大模型在多数场景下不如简单分类器
bigblueboo · x · 2026-07-26
作者转发并评论了关于机器学习工程实践的讨论。核心观点指出，当前许多 ML 应用场景中，使用千亿参数的大模型（LLM）其实是一种浪费，简单的点积逻辑回归文本分类器就能达到同样好的效果。
作者进一步强调，机器学习中最困难、最缺乏吸引力但也最有价值的部分，始终是获取正确的数据——也就是为大模型提供所谓的“上下文”，大模型本质上只是更昂贵的回归机器。
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