主要观点总结
本文介绍了大型语言模型（LLM）如何存储和处理信息，特别是以机器之心报道的一则视频为例，详细解释了模型中的多层感知器（MLP）如何存储事实信息。文章还讨论了Transformer的工作流程，MLP在大模型中的角色，以及MLP的内部细节和运算过程。此外，文章还介绍了GPT-3中的参数计算，以及3Blue1Brown频道的内容和相关背景信息。最后，文章提及了图计算的前沿技术及其在AI时代的实际应用价值与挑战。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型（LLM）能够通过MLP存储事实信息。
文中详细解释了通过示例理解LLM中MLP的工作原理和存储事实信息的过程。
关键观点2: Transformer和MLP在大模型中的角色。
文中讨论了Transformer的工作流程，以及MLP在大模型中的占比和重要性。
关键观点3: MLP的内部细节和运算过程。
文章详细阐述了MLP的运算过程，包括矩阵乘法、偏置向量、整流线性单元（ReLU）等。
关键观点4: GPT-3中的参数计算。
文章介绍了GPT-3中的参数如何计算，包括嵌入空间的大小和矩阵的维度等。
关键观点5: 3Blue1Brown频道的内容和相关背景信息。
文章介绍了3Blue1Brown频道的内容特点，创始人Grant Sanderson的背景，以及该频道在可视化讲解数学和人工智能领域的贡献。
文章预览
机器之心报道 编辑：Panda W、陈陈 本文根据视频整理而来，有听错或理解不当之处欢迎在评论区指出。 向大模型输入「Michael Jordan plays the sport of _____（迈克尔・乔丹从事的体育运动是……）」，然后让其预测接下来的文本，那么大模型多半能正确预测接下来是「basketball（篮球）」。 这说明在其数以亿计的参数中潜藏了有关这个特定个人的相关知识。用户甚至会感觉这些模型记忆了大量事实。 但事实究竟如何呢？ 近日，3Blue1Brown 的《深度学习》课程第 7 课更新了，其中通过生动详实的动画展示了 LLM 存储事实的方式。视频浏览量高达 18 万次。 去年 12 月，谷歌 DeepMind 的一些研究者发布了一篇相关论文，其中的具体案例便是匹配运动员以及他们各自的运动项目。 虽然这篇论文并未完全解答有关 LLM 事实存储的问题，但也得到了一些颇为有趣的结果
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