Summary
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。
Shownotes
今天大飞将尝试只用初中数学水平，从如何构建一个简单的生成式网络出发，一步一步来探索模型的生成和训练，以及嵌入、分词器、自注意力、残差连接、层归一化到多头注意力等整个Transformer架构。
参考资料：https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876
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