大规模语言模型原理 |
| 时间：2025-04-14 12:51:28 来源：互联网 作者： |
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知乎当ChatGPT在去年秋天推出时，在科技行业乃至世界范围内引起了轰动。当时，机器学习研究人员尝试研发了多年的语言大模型（LLM），但普通大众并未十分关注如今，几乎每个人都听说过LLM，并有数千万人用过它们，但是，了解工作原理的人并不多。 展开1、词向量要了解语言模型的工作原理，首先需要了解它们如何表示单词。人类用字母序列 [0.0074, 0.0030, -0.0105, 0.0742, 0.0765, -0.0011, 0.0265, 0.0106, 0.0191, 0.0038, （注：完整的向量长度实际上有300个数字） 展开2、词的意义取决于上下文像这样简单的词向量方案并没有捕获到自然语言的一个重要事实：词通常有多重含义。例如，单词“bank”可以指金融机构或河岸。或者考虑以下句子：• John picks up a magazine（约翰拿起一本杂志）。 展开4、注意力机制现在让我们谈谈每个Transformer内部发生的情况。Transformer在更新输入段落的每个单词的隐藏状态时有两个处理过程：1. 在注意力步骤中，词汇会“观察周围”以查找具有相关背景并彼此共享信息的其他词。2. 在前馈步骤中，每个词 展开3、将词向量转化为词预测ChatGPT原始版本背后的GPT-3模型，由数十个神经网络层组成。每一层接受 让我们从一个简单的事例说起。LLM的每个层都是一个Transformer，2017年，Google在一篇 在图表底部，模型的输入文 展开更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/647511022
深入浅出：大型语言模型（LLM）的全面解读-2025年3月7日 · 本文深入解析了大型语言模型（LLM）的兴起，从技术背景、原理、关键组件、训练过程到其在实际中的应用、局限性和未来发展方向。 重点讨论了Transformer架构、自注意 更多内容请查看https://blog.csdn.net/fudaihb/article/details/136917645
阿里云开发者社区大规模语言模型与生成模型：技术原理、架构与应用-阿里云 2024年11月25日 · 本文深入探讨了大规模语言模型（LLMs）和生成模型的技术原理、经典架构及应用。 介绍了LLMs的关键特点，如海量数据训练、深层架构和自监督学习，以及常见模型 更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1641156
搞懂语言大模型（上）：技术原理 LLM是语言模型（Language Model）的一种，简单来说，LLM通过学习大量的文本数据，例如文章、对话和网页等，来预测下一个词或下一段话的可能性，从而使计算机能 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/624342531
中国人民大学高瓴人工智能学院大语言模型综述 近年来，研究者们发现通过扩大预训练语言模型的参数量和数据量，大语言模型（Large Language Model）能够在效果显著提升的同时，展示出许多小模型不具备的特殊能力（如上下文学习能力、逐步推理能力等）。 最近， 更多内容请查看http://ai.ruc.edu.cn/research/science/20230605100.html
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