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今天早上6点，Alpha Arena 第一赛季已经结束，大家有看吗？没有看的，我来给大家介绍一下
训练过大模型的都知道，大模型的核心训练任务其实是基于前文的上下文信息，预测下一个token（不一定是单字，也可以是词、字符片段）的出现概率分布，并通过优化让预测结果更贴合真实的语言规律，最终模型学会的是语言的序列逻辑和概率关联。
训练的核心是优化整个序列的预测概率，而非单独的下一个token，最终追求的是让模型生成的整段文本在概率上最贴合真实语料
举个超通俗的例子，看完立马懂：
假设模型学过海量中文语料，现在给它前文“今天我想去吃”，它要做的就是「猜下一个token的概率」。
第一步：
模型调出所有学过的、跟“今天我想去吃”衔接的语料，统计出后续最常出现的内容，形成概率排名：
火锅（概率35%）
烤肉（概率20%）
米饭（概率15%）
奶茶（概率10%）
……
甚至离谱的“飞机”（概率0.001%）也会有，只是概率极低。
第二步：
训练的核心就是让这个概率排名无限贴合人类真实的说话习惯。
如果模型一开始把“飞机”排到了10%，训练就会“惩罚”它，把错误概率调低，同时把“火锅、烤肉”这类合理答案的概率调高，反复迭代后，模型的预测就越来越“人话”。
第三步：
实际生成时，模型会基于这个概率分布选结果（可灵活调整：选概率最高的=最稳妥的回答，随机选高概率的=更有多样性的回答）。
而且模型不是只猜“下一个”就完事，它会把刚猜出来的结果加入前文，继续猜下一个：
“今天我想去吃火锅”→ 再猜下一个→“今天我想去吃火锅，顺便”→ 再猜→“今天我想去吃火锅，顺便喝杯饮料”……
像搭积木一样，靠逐次预测token，拼出完整的一句话、一段话。
预测逻辑是不是一下子就清晰了？
那么我们来思考一下，既然文字可以被训练后预测，那么股票可以预测吗？
文字前后的顺序是根据人进化中，不断创造和使用文字，不同的环境得到的结果，
股票是不是也是一样，根据整个世界的运行规律，国家的变化，社会的进化，历史的变革，突发的事件，人们的心理，最后反映在某些数值上，那么根据这些数值，是不是就可以大致推断出未来的走势
再往深了讲，人也是一样，人也可以量化，血脂血糖血压，体检时候的心率，静态脉搏，血氧含量，睡眠质量，胃口大小，每天走路的步数，积极或者消极的心态，慢性病痛，体重身高等等，都可以量化为十几个数值，用每天人的健康数值和寿命数值进行训练，就可以大致计算人的寿命。只是这些数值都是个人隐私，无法获取罢了。
国家应该也是一样的，只是更加复杂参数更多。
为什么可能活在虚拟世界中
因为这些数值是真实存在的，未来可以被预测的，换种说法就是命运已定，除非你改变了某个重要的参数，比如，你体重200斤，突发奇想开始减肥，比如你突然不抽烟了，比如突然开始赌博了，就是改变了重要的参数，那么模型就要重新开始训练，会得到一个不同的结果，但是一般不会，身体不会允许你做出重大改变，突破舒适区很难。
回过头来，如果需要达到辅助投资的功能，那么就需要很多资料，对整个投资环境进行数值量化。从鲍尔威的讲话到美储联的ZC，从华尔街的解读到市场期预”，A-I对Key的分析、上下文的判断，已经进入超级快速、准确、精炼的Level，普通人根本无法与之对抗，只能作为韭菜被割，我们要做的就是在被割的韭菜中，被割的最少，最好还能逃过被割，运气好点再把镰刀咬一口。
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