本期播客用简单易懂的初中数学知识,深入浅出地讲解了大语言模型的工作原理。通过将其比作物流系统和建筑过程,介绍了神经网络的基本结构,包括输入层、中间层和输出层,以及前向传播、权重、偏置、激活函数(如 ReLU)、Softmax 函数、损失函数和梯度下降等关键概念。此外,还探讨了在 Transformer 架构中,嵌入、子词分词器、自注意力机制、多头注意力机制、残差连接、层归一化和 Dropout 等技术的作用。最后,详细解释了 GPT 架构和 Transformer 架构的组成及其运作方式。即使没有机器学习的背景,听众也能轻松理解大语言模型的基本运作。
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