文章预览
本文将从基础开始讨论大语言模型（LLM）的工作原理——假设你只知道如何对两个数字进行加法和乘法。 首先 ，作者Rohit Patel会从构建一个简单的生成式人工智能出发，逐步阐释 理解现代LLM和Transformer架构所需的所有知识。 本文将剔除机器学习中 所有花哨语言和术语，将一切简单地表示为数字。 （ 本文作者Rohit Patel是Meta的数据科学家。本文由OneFlow编译发布，转载 请联系授权。 原文： https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-usin g-middle-school-math-e602d27ec876） 作者 | Rohit Patel 翻译｜张雪聃、 林心宇、刘乾裕 OneFlow编译 题图由 SiliconCloud 平台生成 本文主要内容： 1. 一个简单的神经网络 2. 这些模型是如何训练的？ 3. 这一切是如何生成语言的？ 4. 是什么使得LLM如此有效？ 5. 嵌入 6. 子词分词器 7. 自注意力 8. Softmax 9. 残差连接 10. 层归一化 11. D
………………………………
