Vol.19 当我们谈论大语言模型的时候我们在谈论什么

本期播客深入浅出地讲解了大语言模型（LLM）的内部运作机制。首先，它解释了 LLM 如何将文本转换为高维向量表示（词向量嵌入），然后详细阐述了 Transformer 架构中注意力机制的原理，特别是单头注意力机制，通过 Query、Key、Value 三个向量的交互来实现信息提取和整合。最后，播客总结了 Transformer 的优势在于其并行计算效率，并指出大语言模型的最终限制可能在于人类自身表达能力的不足，而非模型本身。 举例来说，播客用 “包袱” 一词在不同语境下的含义变化，解释了注意力机制如何根据上下文调整词向量在高维空间中的位置，从而准确理解文本含义。