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【GPT背后的技术】Transformer模型入门简介 ，最清晰的解释。不涉及数学公式和神经网络的基础知识
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Transformer模型入门简介 ZHIYUAN SHEN https://blog.csdn.net/shenyang2 本篇讲解试图从最浅显的角度来让大家 了解模型，不涉及到任何数学公式和神 经网络的基础知识。 为什么TRANSFORMER 模型这么重要？ 可以说现在所有火爆的大语言模型都是基于transformer 架构进行了优化。 由Transformer论文衍生出来的大语言模型， 主要有三条技术路线。 • Encoder-Only： 以谷歌的BERT为代表。 • Encoder-Decoder： 以Meta的BART、谷歌的T5、清华大学的GLM为代表。 • Decoder-Only： 以OpenAI的GPT、谷歌的Bard、Meta的LLaMA、 DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Claude为代表 大语言模型（LLM）的两个特点 以逐字逐词的方式构建文本。 (Next Token Prediction） 而不是像人类这种先形成一个基本思想，然后逐步细化和添加单 词的构建句子和思维的方式。 大力出奇迹。 猩猩无论如何训练，都无法成为人类，主要是因为它缺乏足够数 量的脑细胞。 模型的参数数量以十亿级别计算。几十亿参数的模型只能被视作 练手的玩具。 - GPT-3.5模型的参数量为1750亿； - Meta目前提供有70亿、130亿、330亿和650亿四种参数规模 的LLaMA模型。 - ChatGLM-6B 具有 62 亿参数， ChatGLM-130B有1300亿个参数 Transformer模型由多个模块组成，每个模块都有着特定的功能，并共同协作以理解文本并生成下一个单词。以下是这些模块的简要介绍： 总结 Tokenization （分词）：将文本中的单词转化为标记（tokens），以便模型能够处理和理解它们。 Embedding（嵌入层）：将标记转化为数字（向量）表示形式，使得模型可以对其进行计算和处理。嵌入层将每个标记映射到一个高维向量空间中，捕捉单词之间的语义关系。 Positional encoding（位置编码）：为文本中的每个单词添加顺序信息，解决单词顺序对于模型的重要性。通过位置编码，模型能够区分不同单词在句子中的位置，从而更好地理解上下文关系。 Transformer block（变换器块）：是Transformer模型的核心组件，由一个注意力块和一个前馈块组成。 Attention(注意力块）：用于为文本添加上下文信息，捕捉不同单词之间的依赖关系。 Feedforward（前馈网络）：则用于对注意力块的输出进行进一步的非线性变换，以产生对下一个单词的预测。 Softmax（归一层）：将模型预测的分数转化为概率分布，以便进行下一个单词的采样。通过对分数进行归一化，Softmax层将其转化为概率值，使得模型能够选择概率最高的单词作为预测输出。 通过不断重复上述步骤，Transformer模型能够生成令人惊叹的文本，具备强大的文本理解和生成能力。 关于Transformer 模型和人工智能的几点思考 为何Transformer模型可以产生智能？ 记忆之地：LLM如何存取知识 规模效应：当LLM越来越大时会发生什么 模型规模的差异：更大的模型，更清晰的世界 Transformer模型学习路径推荐 What Are Transformer Models and How Do They Work?， 中文版 面向初学者的科普文章，不涉及到任何数学公式。本PPT的内容也大部分来源于此。 The Illustrated Transformer， 中文版 Transformer模型最出名的科普文章，介绍了模型的原理，架构还有数学公式。作者是Jay Alammar。 Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT 周磊(July)老师的科普文章，更系统地介绍了模型和其所依赖的体系知识。 从零实现Transformer、ChatGLM-6B、LangChain+LLM的本地知识库问答 周磊(July)老师的科普文章，从代码实现的角度加深对模型的认识。而且更有ChatGLM和Langchain的代码分析。 Transformer论文逐段精读 李沐老师关于transformer论文的精彩视频解读。 Attention is All You Need Transformer模型的原始论文。 世界的参数倒影：为何GPT通过Next Token Prediction可以产生智能 张俊林老师对于LLM语言一些更深层次的思考和总结
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