你是否好奇ChatGPT、文心一言等AI是如何工作的？它们都基于大型语言模型（LLM）。本文将用简单易懂的方式，即使你只有小学二年级的数学水平，也能理解LLM的运行原理。我们将从神经网络的基本概念出发，逐步讲解文字数字化、模型训练、进阶技巧以及GPT和Transformer架构等核心技术，带你揭开LLM的神秘面纱。
神经网络:数字的魔法
首先，我们要知道，神经网络就像一个超级计算器，它只能处理数字。无论是输入还是输出，都必须是数字。那我们要怎么让它理解文字呢?
秘诀就在于把文字转化成数字! 比如，我们可以把每个字母用一个数字代表，比如a=1，b=2，以此类推。这样一来，神经网络就能“读懂”文字了。
训练模型:让网络“学会”语言
有了数字化的文字，接下来就要训练模型，让神经网络“学会”语言的规律。
训练的过程就像玩猜谜游戏。 我们给网络看一些文字，比如“Humpty Dumpty”，然后让它猜下一个字母是什么。如果它猜对了，我们就给它奖励;如果猜错了，就给它惩罚。通过不断地猜谜和调整，网络就能越来越准确地预测下一个字母，最终生成完整的句子，比如“Humpty Dumpty sat on a wall”。
进阶技巧:让模型更“聪明”
为了让模型更“聪明”，研究人员发明了许多进阶技巧，比如:
词嵌入: 我们不再用简单的数字代表字母，而是用一组数字（向量）来代表每个词，这样可以更全面地描述词语的含义。
子词分词器: 把单词拆分成更小的单位（子词），比如把“cats”拆成“cat”和“s”，这样可以减少词汇量，提高效率。
自注意力机制: 模型在预测下一个词时，会根据上下文中的所有词语来调整预测的权重，就像我们在阅读时会根据上下文理解词义一样。
残差连接: 为了避免网络层数过多导致训练困难，研究人员发明了残差连接，让网络更容易学习。
多头注意力机制: 通过并行运行多个注意力机制，模型可以从不同的角度理解上下文，提高预测的准确性。
位置编码: 为了让模型理解词语的顺序，研究人员会在词嵌入中加入位置信息，就像我们在阅读时会注意词语的顺序一样。
GPT 架构:大型语言模型的“蓝图”
GPT 架构是目前最流行的大型语言模型架构之一，它就像一个“蓝图”，指引着模型的设计和训练。GPT 架构巧妙地组合了上述的各种进阶技巧，让模型能够高效地学习和生成语言。
Transformer 架构:语言模型的“革命”
Transformer 架构是近年来语言模型领域的一项重大突破，它不仅提高了预测的准确性，还降低了训练的难度，为大型语言模型的发展奠定了基础。GPT 架构也是基于 Transformer 架构演变而来的。
参考资料：https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876
通过本文的讲解，相信你对大型语言模型已经有了一个初步的了解。虽然LLM的内部机制非常复杂，但其核心原理并不神秘，希望本文能帮助你更好地理解这项令人惊叹的技术。