通过零数学讲解 LLM 工作原理
作者：Miguel Grinberg @miguelgrinberg
发布时间：两个月前
目的：通过简单术语和计算机支持讲解，帮助读者在数学知识之外理解大型语言模型（LLM）的工作原理。
LLM 工作原理
基本原理
- 预测下一个词（或 token）：LLM 的核心功能是预测下一个词或 token。它通过分析上下文来决定下一个最可能出现的词。
- Token 概念：Token 是 LLM 理解的基本文本单位，可以是一个单词、部分单词或标点符号。LLM 将文本分解成这些小单位来处理和理解。
- 生成长文本序列：LLM 可以通过多次循环调用模型，逐词生成完整的长文本。
训练和工作机制
- 学习概率分布：LLM 通过训练学习预测下一个 token 的概率分布，即在给定上下文的情况下，哪个词最有可能出现。
- 马尔可夫链模型：虽然这是一种简单的预测方法，但 LLM 更加复杂，使用了神经网络来提高预测准确性。
- 神经网络：LLM 使用大量参数来近似每个 token 的概率，这取代了传统的概率表方法，使得模型能够处理更复杂的语言模式。
- Transformer 架构和注意力机制：这是现代 LLM 的核心技术，使得模型在处理长文本和捕捉上下文关系方面更加高效。
控制和优化
- 超参数（如 temperature）：这些参数可以控制模型的"贪婪"程度，即在生成文本时选择高概率 token 的倾向。调整这些参数可以改变生成文本的风格和多样性。
局限性和未来展望
- LLM 的智能和推理能力：作者认为 LLM 并不具备真正的智能和推理能力，但能识别模式并生成有用的文本。
- 局限性：如产生幻觉的倾向，即生成不真实或不准确的信息。因此，建议在使用 LLM 的输出时进行人工验证。
- 未来展望：对 LLM 的未来发展持开放态度，认为当前的 GPT 架构可能还不足以达到真正的智能，但未来可能会有更多进展。
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