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这是LLM分解语言的方式
令牌化背后的科学和艺术帖子这是LLMS首先出现在数据科学上的语言的方式。
来源:走向数据科学您还记得Openai于2020年发布GPT-3时的炒作吗？尽管不是该系列中的第一个，但GPT-3由于其令人印象深刻的文本生成功能而获得了广泛的流行。从那时起，一组大型语言模型（LLM）淹没了AI景观。 黄金问题是：您是否曾经想过Chatgpt或其他LLMS是如何分解语言的？ 如果您还没有，我们将讨论LLM在培训和推理期间对其进行文本输入处理的机制。原则上，我们称其为象征化。
llms 黄金问题是：您是否曾经想过chatgpt或任何其他LLMS是如何分解语言的？本文的灵感来自YouTube视频，标题为Tesla前AI高级总监Andrej Karpathy的YouTube录像带，例如Chatgpt，例如Chatgpt。强烈建议那些想深入了解LLM背后的复杂性的人，强烈建议他的一般观众视频系列。
深入研究LLM，例如chatgpt Andrej Karpathy 在进入主要主题之前，我需要您了解LLM的内部工作。在下一部分中，我将分解语言模型及其基础体系结构的内部内容。如果您已经熟悉神经网络和LLM，则可以跳过下一节而不会影响阅读体验。 大语言模型的内部 llms由变压器神经网络组成。将神经网络视为巨大的数学表达式。神经网络的输入是一系列令牌，通常通过嵌入层来处理，这些层将令牌转换为数值表示。就目前而言，将令牌视为输入数据的基本单位，例如单词，短语或字符。在下一部分中，我们将探讨如何深入从输入文本数据创建令牌。当我们将这些输入馈送到网络时，它们将被混合成巨大的数学表达，以及这些神经网络的参数或权重。 https://bbycroft.net/llmAndrej Karpathy
在进入主要主题之前，我需要您了解LLM的内部工作。在下一部分中，我将分解语言模型及其基础体系结构的内部内容。如果您已经熟悉神经网络和LLM，则可以跳过下一节而不会影响阅读体验。
大语言模型的内部
llms由变压器神经网络组成。将神经网络视为巨大的数学表达式。神经网络的输入是一系列令牌，通常通过嵌入层来处理，这些层将令牌转换为数值表示。就目前而言，将令牌视为输入数据的基本单位，例如单词，短语或字符。在下一部分中，我们将探讨如何深入从输入文本数据创建令牌。当我们将这些输入馈送到网络时，它们将被混合成巨大的数学表达，以及这些神经网络的参数或权重。https://bbycroft.net/llmhttps://bbycroft.net/llm