17｜模型解剖：探究模型内部到底是什么？

1. 模型文件存放的主要内容是模型的参数：权重和偏置，以及其他信息如优化器状态和元数据。 2. 权重和偏置在神经网络中扮演着重要的角色，权重决定输入数据对输出结果的影响，而偏置用于调整输出。 3. 模型的容量主要由参数量和存储空间组成，而Embedding层在整个模型中占据着重要的地位，既在存储方面也在参数方面都占据着较大比例。 4. Embedding层的矩阵参数表示词向量在特定维度上的权重或特征，这些参数在模型训练过程中会根据损失计算和反向传播进行更新，以更好地表示词语。 5. 模型训练过程包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新，而模型推理则是根据训练好的参数进行前向传播的过程。 6. 机器学习框架如PyTorch可以识别模型文件，并且把模型结构重构出来进行训练和推理。 7. 大型模型的权重文件通常分开存放，需要在使用时进行合并，这种设计可能是为了方便存储和传输，同时也可以灵活地加载和使用不同部分的权重。