Baking a Model

摘要

以烘焙為喻，解釋了 AI 模型從「預訓練」到「後訓練」的建構過程。作者指出，模型不僅是數值集合，更是一個需要不斷調整與修飾的系統。文章強調，與程式碼不同，AI 模型的訓練是透過大量資料迭代來解決問題，而非單純的指令執行。

This article uses baking as an analogy to explain the construction process of AI models, from pre-training to post-training. The author notes that models are not just numerical bags but systems requiring continuous adjustment. Unlike programming, AI model training involves iterative refinement to a)

重點

• 模型由使用者介面與核心機制兩部分組成，核心機制是數值模型。
• 訓練分為預訓練（大規模、冷處理）與後訓練（小規模、精修）兩個階段。
• 模型訓練是一個適應現實問題而非預設策略的適應過程。

適合誰看

對 AI 模型建構原理感興趣的程式開發者或技術管理人員。

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