以后像图1这种虾扯蛋的观点，直接问问 DeepSeek 或者 ChatGPT 就能知道答案。 提示词：“请帮我从技术角度分析这个图片上的观点对不对，如果不对问题在哪？请详细指出” DeepSeek： 从技术角度分析，图片中的观点存在多处不准确或过度简化的问题，具体如下： 1. 信息密度的量化问题 • 观点：单个汉字的信息密度是英文单词的3.7倍。 • 问题： • 信息密度的定义模糊。信息论中通常用“熵”衡量信息量，但汉字和英文单词的对比需考虑上下文依赖、语法结构等复杂因素，简单用“3.7倍”缺乏严谨依据。 • 实际研究：中文确实在字符层面信息密度较高（如“肺炎”用2个汉字表达，英文“pneumonia”需10个字母），但英文通过词根词缀组合（如“tele-vision”）也能高效构词，且现代AI模型（如BERT、GPT）使用子词切分（subword tokenization）处理文本，大幅降低了字符数量的直接影响。 2. 新词汇增长的逻辑漏洞 • 观点：英语每年新增专业词汇是汉语的7.6倍，导致AI训练负担加重。 • 问题： • 数据来源存疑：未提供斯坦福大学报告的具体引用，且专业词汇的统计方法（如是否包含复合词、缩写等）未明确。 • AI训练的实际影响： • 英语新增词汇多为组合词（如“blockchain”=“block”+“chain”），模型可通过已有词根推断语义，无需完全重新学习。 • 中文新词虽依赖组合（如“人工智能”），但同样需要模型学习语义关联，并非天然节省训练成本。 • tokenization策略差异：英语使用子词切分（如WordPiece），中文使用字符或词语切分。子词切分能有效减少词汇表膨胀，降低新增词汇的负面影响。 3. 汉字结构优势的片面性 • 观点：汉字通过组合造词（如“肺炎”），而英语需创造新词，导致字符更多、代码量更大。 • 问题： • 英语同样利用词根词缀构词（如“pneumonia”来自希腊词根“pneumon”），并非完全依赖全新词汇。 • 代码量与训练成本：AI模型的输入是token序列，而非原始字符。英文虽字符多，但经过子词切分后，token数量可能与中文接近（例如“television”切分为“tele”和“vision”）。 4. 算力需求的夸张推论 • 观点：若英语词汇增速不变，2050年需要1.7个地球的算力。 • 问题： • 该说法是比喻，但缺乏技术依据。算力需求取决于模型架构、优化算法（如稀疏计算、量化）和数据效率，而非单纯词汇量增长。 • 技术进步（如MoE模型、分布式训练）可显著提升算力利用效率，线性外推不成立。 总结：核心误区 1. 将语言特性与AI训练成本直接挂钩，忽视了分词策略和模型优化的作用。 2. 过度简化语言复杂性，未考虑词根词缀、语义组合等因素。 3. 依赖未经验证的数据，如“3.7倍信息密度”和“7.6倍新词汇量”。 建议 若需优化多语言AI训练，应关注： • 分词策略：针对不同语言设计高效tokenization方法（如子词切分对英语、字符切分对中文）。 • 跨语言迁移学习：利用语言间的语义共性减少重复训练。 • 数据预处理：去噪、压缩和增强技术可降低数据量对算力的影响。 ------ o1 pro： 下面是一家之言，供参考。我把贴子中几条主要观点拎出来，逐一从技术层面分析为什么它们并不准确，以及问题出在哪里。 1. “汉字单字平均承载的信息量是英文单词的 3.7 倍” 这类“汉字信息密度更高”的说法网上常能见到，但通常是以偏概全： 1. “单个汉字 vs. 单个英文单词”本身就不对等。英文单词往往由多个字母组成，一个汉字只能对应一个音节或一个相对简短的语素。 2. 对“信息量”的衡量方式并不清晰。信息论里衡量信息量要看统计分布、熵、编码长度等等，很难用一句“一个汉字抵几个字母/单词”来简单结论。 3. 从自然语言处理角度看，模型往往使用「子词（subword）」或「BPE」等分词/切分方法，不会简单以“一个汉字”或“一个英文单词”作为最小粒度。因此并不是汉语文本就能“减少 3.7 倍的数据量”这么直接。 核心问题： • 贴子把“单字信息量”和“单词信息量”之间的关系绝对化了，没有看真实语言处理里更细的切分、上下文依赖、词频分布等要素。 • 即使某些场合汉语文本更“简洁”，也不代表可以大幅削减数据量和算力消耗，LLM 的训练流程远比“字符计数 × 信息密度”复杂。 2. “英语每年新增的专业词汇量是汉语的 7.6 倍，会给 AI 训练造成沉重负担” 这里至少有两个问题： 1. “7.6 倍”这一数值来源不明。即便有学者或词典统计过英语一年新增词条数，也很难说所有“专业词汇”都要被模型“重新从头学”。 2. 现代大模型对新词的处理方式并不是简单地“遇到新词就必须额外训练好多轮”。当前的预训练模型往往采用子词级别的分词算法，遇到新词，也可以由已有的子词（token）组合而成，不一定需要完全“手动添加一个全新的词向量”。 当然，语言本身在不断演化，确实会出现 domain-specific(领域专门) 的新概念需要更新训练数据，但这并不意味着“每个新词就等于乘以多少倍的训练难度”。 • 大模型可以增量训练或通过微调(Fine-tuning)、插件式扩展等方法来适应新术语。 • 对于绝大多数新专有名词，模型通过上下文已能大致学到含义，不见得要在“7.6 倍”的维度级别做繁琐的全量再训练。 核心问题： • 把新增词量与训练负担直接画等号，缺乏对实际 NLP 技术（如 subword、增量学习）的了解。 • 数据增多确会带来算力需求上升，但不会以线性倍数堆积到所谓“不可承受”地步。 3. “如果英语一直这样增长，到 2050 年可能需要 1.7 个地球的算力” 这是比较典型的耸人听闻或“线性外推”谬误： 1. 计算需求不会简单线性外推：芯片工艺、硬件结构（如 GPU 到 TPU 再到更先进的 AI 芯片）的演进，使算力的“单位功耗产出”在不断提高，能效也在提升。 2. 模型算法本身也在演进：从最早的 RNN -> LSTM -> Transformer -> 自注意力机制 -> 各类更高效的推理加速技术……当算法、结构、优化策略都在提升，训练所需的算力并非只会“被数据量拖着狂飙”。 3. 很多类似“需要 N 个地球才能支撑”的说法，本身大多是宣传或戏谑性质，与严谨的学术报告相去甚远。缺乏对硬件效率提升、分布式训练架构优化、模型剪枝/量化等技术手段的考量。 核心问题： • 该数据既无可靠出处，也没有考虑技术发展或摩尔定律等多种因素，属于严重的线性推演错误。 4. “汉语因为用字少、更简洁，所以能大幅减少训练成本” 确实，汉语在语料长度上常比英语更短一些，这会在相同语义负载下略微降低训练序列长度，但不是本质性地“省了好几倍”： • 子词切分后的总 token 数量并不会直接因“汉字”而锐减很多。某些场景下汉语虽然字符数少，但分词之后的有效 token 量可能跟英文并没有数量级的差异。 • “训练成本”还取决于模型规模、训练目标、超参设置、batch size、优化方法等等，并不只取决于字数多少。 • 当深入到许多专业领域（如生物医药、法律等），中文也会产生大量外来词、缩写、专有名词，实际训练起来同样需要庞大算力。 核心问题： • 过分夸大了“汉语字少”对整体训练成本的影响，忽视了现代语言模型对文本的切分、对专业名词的处理方式，以及整体算力瓶颈更多来自模型深度和数据规模的质量（而不仅是“字符量”）。 5. 小结 贴子给人的总体印象，是把语言增量与 AI 算力需求作了一个过度线性的推演，并且混淆了字符计数、信息密度、训练难度之间的关系。主要问题包括： 1. 数据和出处可疑：文中提到的“斯坦福大学统计”或“某教授结论”没有具体引用来源，也不符合常见的学术报告逻辑。 2. 忽略了当代 NLP 的技术细节：包括子词分词、增量训练、模型结构优化、硬件能效提升等。 3. 线性外推谬误：任何“到 X 年需要 N 个地球”之类的算法/算力预估，往往缺少对技术迭代和硬件进步的考虑，很难站得住脚。 4. 忽视了语言层面的真实复杂度：无论是中文还是英文，都存在大量派生词、专有名词、组合词，不能简单以“3.7 倍信息量”“7.6 倍新增词”来决定训练的最终难度。 简而言之： • 这些“汉字信息量比英文词大好多”“英语年增词汇让 AI 难以招架”“2050 年要 1.7 个地球算力”等结论，大都没有充分的技术依据。 • 真正影响大模型训练成本与难度的，是数据总规模的质量、模型的参数量/结构、算法效率和硬件性能的综合博弈，而不是纯粹数字符或数“新单词”。 建议的理性看法 • 语言增长本身确实会让我们处理的数据越来越多，但不会无限制地线性膨胀到“需要好几个地球来算”的地步。 • 中文 vs. 英文谁更“省算力”，要结合模型分词策略、任务目标和文本语料质量，不宜简单用单字/单词量化衡量。 • AI 算力需求的确在不断攀升，但同时硬件、算法层面都在加速迭代，不是一条“涨算力”单向死路。 总体来说，这种贴子更多是抓住了“汉语 vs. 英语”“数据爆炸”这些大众话题，做了一些过度延伸或夸张推理，不太符合当下 NLP/AI 的真实技术生态。