你是否好奇ChatGPT、文心一言等AI是如何運作的？它們都基於大型語言模型（LLM）。本文將以簡單易懂的方式，即使你只有小學二年級的數學水平，也能理解LLM的運作原理。我們將從神經網路的基本概念出發，逐步講解文字數位化、模型訓練、進階技巧以及GPT和Transformer架構等核心技術，帶你揭開LLM的神秘面紗。
神經網路:數字的魔法
首先，我們要知道，神經網路就像一個超級計算器，它只能處理數字。無論是輸入還是輸出，都必須是數字。那我們要怎麼讓它理解文字呢?
秘訣就在於把文字轉換成數字! 例如，我們可以把每個字母用一個數字代表，例如a=1，b=2，以此類推。這樣一來，神經網路就能「讀懂」文字了。
訓練模型:讓網路「學會」語言
有了數位化的文字，接下來就要訓練模型，讓神經網路「學會」語言的規律。
訓練的過程就像玩猜謎遊戲。 我們給網路看一些文字，像是“Humpty Dumpty”，然後讓它猜下一個字母是什麼。如果它猜對了，我們就給它獎勵;如果猜錯了，就給它懲罰。透過不斷地猜謎和調整，網路就能越來越準確地預測下一個字母，最終產生完整的句子，例如「Humpty Dumpty sat on a wall」。
進階技巧:讓模型更“聰明”
為了讓模型更“聰明”，研究人員發明了許多進階技巧，例如:
詞嵌入: 我們不再用簡單的數字代表字母，而是用一組數字（向量）來代表每個詞，這樣可以更全面地描述詞語的含義。
子詞分詞器: 把單字拆分成更小的單位（子詞），例如把“cats”拆成“cat”和“s”，這樣可以減少詞彙量，提高效率。
自註意力機制: 模型在預測下一個詞時，會根據上下文中的所有詞語來調整預測的權重，就像我們在閱讀時會根據上下文理解詞義一樣。
殘差連接: 為了避免網路層數過多導致訓練困難，研究人員發明了殘差連接，讓網路更容易學習。
多頭注意力機制: 透過並行運行多個注意力機制，模型可以從不同的角度理解上下文，提高預測的準確性。
位置編碼: 為了讓模型理解詞語的順序，研究者會在詞嵌入中加入位置訊息，就像我們在閱讀時會注意詞語的順序一樣。
GPT 架構:大型語言模型的“藍圖”
GPT 架構是目前最受歡迎的大型語言模型架構之一，它就像一個“藍圖”，指引著模型的設計和訓練。 GPT 架構巧妙地組合了上述的各種進階技巧，讓模型能夠有效率地學習和生成語言。
Transformer 架構:語言模型的“革命”
Transformer 架構是近年來語言模型領域的一項重大突破，它不僅提高了預測的準確性，還降低了訓練的難度，為大型語言模型的發展奠定了基礎。 GPT 架構也是基於Transformer 架構演進而來的。
參考資料：https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876
透過本文的講解，相信你對大型語言模型已經有了初步的了解。雖然LLM的內部機制非常複雜，但其核心原理並不神秘，希望本文能幫助你更能理解這項令人驚嘆的技術。