1 端到端模型

端到端模型是一种机器学习和深度学习方法，其中输入数据通过一个统一的模型直接转换为输出结果。与传统的机器学习方法不同，端到端模型不需要中间步骤或手动特征工程。它能够在一个单一的模型内完成从数据输入到结果输出的整个过程。

1.1 端到端模型是什么

还记得计算机组成原理里面，关于冯诺伊曼计算机结构中，组成计算机的几个模块吗？
(1)运算器
(2)控制器
(3)存储器
(4)输入设备
(5)输出设备
这五大模块组成了现有的计算机系统。
对我们使用者来说，这五大模块中我们接触最多的就是输入设备与输出设备，也就是鼠标键盘显示器。

而运算器，控制器和存储器是由计算机系统自己处理的，我们不需要知道它们的内部运行原理，也不需要知道它们是怎么协调的。

同样端到端也是如此，从表象来看我们只需要关心其输入与输出，不需要知道它的内部结构，也就是说，端到端模型的表象是一个黑盒。

大模型的表现是无法解释的，它更多的是一种现象，叫做智能涌现，现在很多研究机构都在解决大模型的可解释性，也就是大模型为什么能做到这样的效果，中间经历了哪些处理。