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一系列工具与文章的汇编,直观易懂地解读复杂的 AI 概念
图片由作者利用 unDraw.co 的免费插图制作
在当今世界,大语言模型(LLM)成为了热门话题。几乎每天都有新的语言模型问世,让人们在 AI 领域怀有一种“不容错过”的紧迫感。尽管如此,许多人仍对大语言模型的基础概念一知半解,难以跟上技术的快速发展。本文致力于为那些想深入了解这些 AI 模型内部原理的读者提供帮助,以便他们能够牢固掌握这些知识。在此,我为您介绍几种工具和文章,以期简化并阐明大语言模型的概念,使之容易被理解。
这张由作者创作的 GIF 是基于杰伊·阿拉马尔的《图解 Transformer》。
我敢肯定,你们中的许多人已经对这篇具有标志性意义的文章不陌生。杰伊是最早在技术文章中融入生动视觉效果的先驱之一。只需简单浏览他的博客,你就能领会我的意思。多年来,他引领了众多作者追随其步伐,教程的形式也从单纯的文本和代码转变为富有沉浸感的视觉展示。言归正传,让我们回到《图解 Transformer》。Transformer 架构是构成所有基于 Transformer 的大语言模型(LLMs)的核心。因此,理解其基础知识至关重要,而杰伊的博客正是对此进行了精彩阐述。博客内容涵盖了以下重要概念:
Transformer 模型的高层视角 探索 Transformer 的编码和解码组件 自我关注机制 自我关注的矩阵运算 多头关注的原理 位置编码 Transformer 架构中的残差连接 解码器的最终线性层和 Softmax 层 模型训练中的损失函数 杰伊还制作了一个名为“叙事式 Transformer”的视频,为初学者提供了一种更易懂的学习方式。在阅读完这篇博文后,再结合阅读“注意力就是一切所需”论文和官方的 Transformer 博客文章,将对主题有更全面的理解。
链接:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
这张由作者创作的 GIF 基于杰伊·阿拉马尔的 《图解 GPT-2》。
杰伊·阿拉马尔的又一力作——《图解 GPT-2》。作为《图解 Transformer》的补充,这篇文章通过更多的视觉元素深入解析了 Transformer 的内部机制及其自初始论文发布以来的演进。文章中还特别介绍了 Transformer 在语言模型之外的应用场景。
链接:https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/
这张 GIF 是由作者基于 Brendan Bycroft 的大语言模型可视化创作的。
大语言模型可视化项目为我们提供了一种逐步了解 OpenAI ChatGPT 背后大语言模型算法的方式。它是深入探索算法的每一个步骤、实时观察整个过程的绝佳资源。
该项目的一大特色是一个包含 3D 效果的网页,展示了类似于 ChatGPT 所采用的小型大语言模型。这个工具通过交互式元素,为用户提供了对单个 token 推理过程的逐步指南。目前,项目已包含以下架构的可视化:
GPT-2(小型) Nano GPT GPT-2(超大型) GPT-3 链接:https://bbycroft.net/llm
此 GIF 由作者根据《金融时报》关于生成式 AI 和 Transformer 技术的报道(FT) 制作 | 本作品遵循 FT 的共享政策。
感谢《金融时报》的视觉故事团队和Madhumita Murgia使用生动的视觉材料深入浅出地解释了大型语言模型(LLM)的核心原理,尤其突出了自我关注机制和Transformer 架构的重要性。
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