小學(xué)二年級數(shù)學(xué)水平就能理解ChatGPT原理？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大揭秘

　　聽說過ChatGPT、文心一言這些高大上的AI嗎?它們背后的核心技術(shù)就是“大型語言模型”(LLM)。是不是覺得很復(fù)雜，很難理解?別擔(dān)心，即使你只有小學(xué)二年級的數(shù)學(xué)水平，看完這篇文章，也能輕松掌握LLM的運(yùn)行原理!

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):數(shù)字的魔法

　　首先，我們要知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個超級計(jì)算器，它只能處理數(shù)字。無論是輸入還是輸出，都必須是數(shù)字。那我們要怎么讓它理解文字呢?

　　秘訣就在于把文字轉(zhuǎn)化成數(shù)字! 比如，我們可以把每個字母用一個數(shù)字代表，比如a=1，b=2，以此類推。這樣一來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能“讀懂”文字了。

　　訓(xùn)練模型:讓網(wǎng)絡(luò)“學(xué)會”語言

　　有了數(shù)字化的文字，接下來就要訓(xùn)練模型，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“學(xué)會”語言的規(guī)律。

　　訓(xùn)練的過程就像玩猜謎游戲。 我們給網(wǎng)絡(luò)看一些文字，比如“Humpty Dumpty”，然后讓它猜下一個字母是什么。如果它猜對了，我們就給它獎勵;如果猜錯了，就給它懲罰。通過不斷地猜謎和調(diào)整，網(wǎng)絡(luò)就能越來越準(zhǔn)確地預(yù)測下一個字母，最終生成完整的句子，比如“Humpty Dumpty sat on a wall”。

　　進(jìn)階技巧:讓模型更“聰明”

　　為了讓模型更“聰明”，研究人員發(fā)明了許多進(jìn)階技巧，比如:

　　詞嵌入: 我們不再用簡單的數(shù)字代表字母，而是用一組數(shù)字(向量)來代表每個詞，這樣可以更全面地描述詞語的含義。

　　子詞分詞器: 把單詞拆分成更小的單位(子詞)，比如把“cats”拆成“cat”和“s”，這樣可以減少詞匯量，提高效率。

　　自注意力機(jī)制: 模型在預(yù)測下一個詞時(shí)，會根據(jù)上下文中的所有詞語來調(diào)整預(yù)測的權(quán)重，就像我們在閱讀時(shí)會根據(jù)上下文理解詞義一樣。

　　殘差連接: 為了避免網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過多導(dǎo)致訓(xùn)練困難，研究人員發(fā)明了殘差連接，讓網(wǎng)絡(luò)更容易學(xué)習(xí)。

　　多頭注意力機(jī)制: 通過并行運(yùn)行多個注意力機(jī)制，模型可以從不同的角度理解上下文，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

　　位置編碼: 為了讓模型理解詞語的順序，研究人員會在詞嵌入中加入位置信息，就像我們在閱讀時(shí)會注意詞語的順序一樣。

　　GPT 架構(gòu):大型語言模型的“藍(lán)圖”

　　GPT 架構(gòu)是目前最流行的大型語言模型架構(gòu)之一，它就像一個“藍(lán)圖”，指引著模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。GPT 架構(gòu)巧妙地組合了上述的各種進(jìn)階技巧，讓模型能夠高效地學(xué)習(xí)和生成語言。

　　Transformer 架構(gòu):語言模型的“革命”

　　Transformer 架構(gòu)是近年來語言模型領(lǐng)域的一項(xiàng)重大突破，它不僅提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性，還降低了訓(xùn)練的難度，為大型語言模型的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。GPT 架構(gòu)也是基于 Transformer 架構(gòu)演變而來的。