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
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