揭秘天氣預報背后的黑科技：從“算命先生”到“AI氣象員”(4)

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2025-08-15 10:30:20 今日頭條

這些局限性制約了傳統(tǒng)數值天氣預報的進一步發(fā)展，也為新一代預報技術的出現提供了動力。在AI技術快速發(fā)展的背景下，融合了深度學習的氣象大模型應運而生，開啟了氣象預報的新紀元。

深度學習：化繁為簡的智慧結晶

氣象大模型是一種革命性的預報系統(tǒng)，它巧妙地將深度學習技術與傳統(tǒng)的數值預報方法相結合。這種新型系統(tǒng)能夠從海量的歷史氣象數據中自動學習天氣演變規(guī)律，從而實現更加準確的天氣預測。

深度學習是一種模擬人腦工作方式的計算模型——神經網絡的一種高級形式，通過增加神經網絡的層數(即“深度”)來提高模型的能力。層數越多，模型能夠學習到的特征就越復雜。理論上，神經網絡可以通過從大量數據中學習來捕獲任何數據集中變量之間的非線性關系。神經網絡的潛力在于它們一旦訓練完成，就能以低成本提供快速的推理結果。

假如你在教一個小朋友認識這個世界。你會給他看各種圖片，講述各種故事，教他認識文字、理解語言。經過大量的學習，這個小朋友逐漸掌握了識別事物、理解語言、解決問題的能力。AI中的模型，就像是一個“數字小朋友”，通過海量數據的“學習”，獲得了理解和處理信息的能力。模型的學習過程，可以類比為訓練這位“數字小朋友”。首先，我們要給這位“數字小朋友”大量的學習材料，包括文字、圖片、視頻等各種形式的信息。然后，通過反復練習和糾正，“數字小朋友”逐漸自行掌握材料中的規(guī)律，學會正確完成各種任務。

大模型之所以叫“大”，不僅是因為它要學習的數據量很大，更重要的是它的“大智慧”——一個大模型通過學習，能夠完成各種復雜的任務，比如理解人類語言、創(chuàng)作文章、分析圖像等。就像一位博學多才的專家，掌握了豐富的知識和技能。它們通常擁有數十億甚至上萬億個參數(參數是模型用來“記住”數據特征的數值)。這些大模型能夠處理海量的數據，并從中學習到極其復雜的模式。比如，生成式預訓練(generativepre-training,GPT)就是一個典型的大模型，它能夠生成流暢的文本、回答問題，甚至創(chuàng)作詩歌。

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