人脑睡眠阶段/功能 | AI大模型阶段/操作 |
NREM 深度睡眠:缓慢脑波活动,巩固记忆,剪枝神经连接,冲洗代谢废物(脑脊液清理大脑毒素) | 模型训练阶段:长时间大量数据训练,更新权重巩固知识,正则化防止过拟合,剪枝不必要参数、降低"噪声",相当于清理模型中过多的冗余信息 |
REM 快速眼动:活跃脑波伴随梦境,重组记忆片段,整合情绪与创意联想 | 模型微调阶段:有针对性地调参训练,模拟特定场景(模型的"梦境"),把基础模型适应到新领域;同时通过人类反馈调整输出风格,整合新知识与控制输出倾向 |
记忆巩固:睡眠中将短期记忆转为长期记忆,保持重要联结,去除冲突记忆,防止"灾难性遗忘" | 知识固化:训练+微调使模型将学习到的模式参数固化下来;引入"回放训练"方法防止模型遗忘旧任务(类似梦中重演学过的内容来防止遗忘) |
垃圾清理:清除白天累积的无用信息和神经元连接,"重置"大脑以节省能量、腾出空间 | 偏差清理:模型训练后期移除训练数据噪声和偏见,对抗测试发现漏洞并修复;压缩过大的模型使其更高效(减少冗余参数,就像大脑剪除弱连接节省能量) |
情绪调节:梦境重现记忆但降低应激反应,保持心理健康,防止情绪失衡 | 安全加固:通过安全训练和规则约束,降低模型产生极端或有害输出的倾向,确保交互稳健,不"情绪失控" |