大白話!解析大模型原理!
LLM 的工作原理對大多數人來說是個謎。雖然它們本質上在於 “預測下一個詞”,並需要大量文本進行訓練,但具體細節往往令人困惑。原因在於這些系統獨特的開發方式:基於數十億詞彙訓練的神經網絡,不同於傳統的人類編寫的軟件。儘管沒人完全理解其內部機制,但研究人員正努力探索。本文旨在以非技術、非數學的方式解釋 LLM 的工作原理,包括詞向量、Transformer 模型及其訓練方式,以及爲何需要海量數據來取 ⌘ Read more

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