普寧網(wǎng)站建設(shè)公司,深圳定制網(wǎng)站制作廠家,微信小程序開(kāi)發(fā) 成都,可以做簡(jiǎn)單小活動(dòng)的網(wǎng)站本文以Transformer架構(gòu)為核心#xff0c;通過(guò)四個(gè)關(guān)鍵步驟解釋大模型工作原理#xff1a;1)Tokenizer分詞器將文本拆解為最小單元#xff1b;2)Embedding將詞轉(zhuǎn)換為包含語(yǔ)義和位置信息的向量#xff1b;3)Transformer通過(guò)注意力機(jī)制和前饋網(wǎng)絡(luò)的多層循環(huán)理解語(yǔ)義關(guān)系#…本文以Transformer架構(gòu)為核心通過(guò)四個(gè)關(guān)鍵步驟解釋大模型工作原理1)Tokenizer分詞器將文本拆解為最小單元2)Embedding將詞轉(zhuǎn)換為包含語(yǔ)義和位置信息的向量3)Transformer通過(guò)注意力機(jī)制和前饋網(wǎng)絡(luò)的多層循環(huán)理解語(yǔ)義關(guān)系4)Output將內(nèi)部表示轉(zhuǎn)換回人類語(yǔ)言。文章還提供實(shí)用建議幫助讀者優(yōu)化提示詞根據(jù)大模型工作原理獲得更精準(zhǔn)的AI回答。每天用 ChatGPT 寫方案、用 AI 助手整理資料卻不知道它為啥能 “聽(tīng)懂” 你的話為啥有時(shí)候問(wèn)東它答西最近找時(shí)間去學(xué)習(xí)了一下也希望可以用能聽(tīng)得懂的大白話分享給大家。目前主流的大模型其實(shí)都是使用 Transformer 架構(gòu)所以我們直接從這里開(kāi)始。要讓大模型理解我們的話需要經(jīng)過(guò)四個(gè)關(guān)鍵步驟。前兩步是預(yù)處理把人話轉(zhuǎn)成機(jī)器能懂的后兩步才是模型的大腦真正工作的地方。這里面的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以看作是一個(gè)程序中的函數(shù)接受一部分輸入產(chǎn)生一些輸出。然后輸入輸出會(huì)不斷循環(huán)到大語(yǔ)言模型中直到一個(gè)特殊的值讓它停止。為了更好理解我把整個(gè)過(guò)程帶入一個(gè)類比框架——就像我們上學(xué)時(shí)做文言文翻譯一樣。讓我們來(lái)一個(gè)一個(gè)拆解這四個(gè)步驟一、Tokenizer分詞器 ERR 它的作用其實(shí)就是把你給他的輸入拆解成小的片段然后再轉(zhuǎn)換成大模型可以理解的標(biāo)記這也就是我們所說(shuō)的tokens。舉個(gè)栗子上學(xué)的時(shí)候語(yǔ)文課文中總是會(huì)有一些文言文老師也經(jīng)常會(huì)讓我們?nèi)プ鑫难晕牡慕馕觥Ｔ谧鑫难晕慕馕龅臅r(shí)候我們首先就會(huì)去先把一個(gè)句子拆解開(kāi)來(lái)然后再逐字翻譯成我們現(xiàn)代好理解的語(yǔ)言。例如學(xué)而時(shí)習(xí)之不亦說(shuō)乎針對(duì)上面這句話整句話對(duì)于我們來(lái)講看不懂所以把它拆解成最小可理解的單元tokens拆解以后是 學(xué) 而 時(shí) 習(xí) 之 不 亦 說(shuō) 乎 然后就需要去查《漢語(yǔ)言文學(xué)字典》去找出每個(gè)字的含義是什么來(lái)翻譯成現(xiàn)代文翻譯成大模型能看懂的語(yǔ)言。需要注意的是Tokenizer 其實(shí)不屬于模型本身它更像是一個(gè)翻譯前的準(zhǔn)備工作把文本轉(zhuǎn)換成模型能接受的格式**把長(zhǎng)文本拆成最小可理解單元**二、Embedding嵌入-“編碼員”[ LOG ]嵌入的作用其實(shí)是將分詞器的執(zhí)行結(jié)果轉(zhuǎn)換為連續(xù)的向量。聽(tīng)起來(lái)云里霧里簡(jiǎn)單來(lái)理解就是把每個(gè)詞轉(zhuǎn)換成一串?dāng)?shù)字比如 768 個(gè)數(shù)字組成的向量這串?dāng)?shù)字里包含了這個(gè)詞的多重含義。還是上面那個(gè)例子“學(xué)” 這個(gè)字在現(xiàn)代文中有很多種意思學(xué)習(xí)、求學(xué)、鉆研等。Embedding 向量就像是把這些含義都編碼進(jìn)這串?dāng)?shù)字里讓模型能理解這個(gè)字的豐富語(yǔ)義。但這還不夠還有一個(gè)關(guān)鍵步驟位置編碼Positional Encoding。因?yàn)槟Ｐ捅旧聿恢涝~的順序“我打你和你打我在它眼里可能是一樣的。所以必須給每個(gè)詞標(biāo)上位置信息”——告訴模型這個(gè)詞在句子里排第幾。最終的 Embedding 詞的語(yǔ)義向量 位置信息向量把每個(gè)詞轉(zhuǎn)成包含多重含義和位置信息的數(shù)字串。三、Transformer模型的大腦:: 0x01Transformer 其實(shí)就是模型的大腦大腦里包含兩個(gè)專用的工具就是Attention注意力機(jī)制和Feedforward前饋網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于一個(gè)問(wèn)題會(huì)逐層調(diào)用這兩個(gè)工具用于精準(zhǔn)的理解語(yǔ)義。還是這個(gè)例子為了讀懂它所以我們找出句子中的重點(diǎn)詞例如“學(xué)”、“習(xí)”、“說(shuō)”。但更重要的是我們要理解詞與詞之間的關(guān)系——學(xué)和習(xí)關(guān)系緊密而是連接詞“說(shuō)指的是愉悅”。這就是注意力機(jī)制 Attention —— 它不只是給詞打分而是計(jì)算詞與詞之間的關(guān)系強(qiáng)度。比如發(fā)現(xiàn)學(xué)和習(xí)關(guān)系很強(qiáng)就把它們關(guān)聯(lián)起來(lái)理解發(fā)現(xiàn)而是連接詞就知道它的作用是連接前后。在 Attention 抓完詞與詞的關(guān)系后下一步就是 Feedforward前饋網(wǎng)絡(luò)。它就像是深度加工把每個(gè)詞的理解再精煉一遍讓語(yǔ)義更準(zhǔn)確。比如確認(rèn)說(shuō)在這里是愉悅的意思而不是說(shuō)話確認(rèn)時(shí)是按時(shí)的意思而不是時(shí)間。關(guān)鍵在于Transformer 通過(guò)多層循環(huán)Attention → Feedforward 來(lái)逐步加深理解。第一層循環(huán)中只看懂 “學(xué) 學(xué)習(xí)習(xí) 溫習(xí)”第二層循環(huán)看懂 “學(xué)而時(shí)習(xí)之 學(xué)習(xí)并且按時(shí)溫習(xí)”第三層看懂 “不亦說(shuō)乎 不也是一件快樂(lè)的事情嗎”多次循環(huán)后便可以準(zhǔn)確理解我們所表達(dá)的意思。并在思考完成后逐個(gè)詞回復(fù)給我們。先算詞與詞的關(guān)系再精煉每個(gè)詞的理解多層循環(huán)加深語(yǔ)義四、Output輸出-模型的 “翻譯官”:: 0x01這個(gè)過(guò)程其實(shí)就是把模型理解后的內(nèi)容模型內(nèi)部的數(shù)字表示再次轉(zhuǎn)換成我們能看懂的文字然后輸出給我們這也就完成了一次問(wèn)答。就像我們把文言文理解透了以后再用現(xiàn)代文表達(dá)出來(lái)一樣把內(nèi)部數(shù)字表示轉(zhuǎn)換成人類能懂的話。///這就是簡(jiǎn)單化理解了一下主流大模型的工作原理。實(shí)際在這背后是巨大的數(shù)學(xué)函數(shù)和海量的參數(shù)計(jì)算。其實(shí)搞懂大模型的底層邏輯不止是滿足好奇心 —— 以后你向 AI 提問(wèn)時(shí)就知道怎么拆解問(wèn)題、怎么給提示讓它更精準(zhǔn)地幫你解決工作學(xué)習(xí)中的難題。例如知道了 Tokenizer 會(huì)拆詞你就明白為什么幫我寫一份市場(chǎng)分析報(bào)告不如幫我寫一份 2024 年新能源汽車市場(chǎng)分析報(bào)告重點(diǎn)分析比亞迪和特斯拉的競(jìng)爭(zhēng)格局效果好——因?yàn)楹笳呓o了更多可拆解的關(guān)鍵詞。要在提示詞里明確上下文關(guān)系來(lái)讓模型的 Attention 更好的理解場(chǎng)景。比如這個(gè)產(chǎn)品怎么樣“不如我是一個(gè) 30 歲的職場(chǎng)人預(yù)算 5000 元想買一臺(tái)輕薄本用于出差辦公這個(gè)產(chǎn)品怎么樣”——因?yàn)楹笳呓o了更多關(guān)系信息。復(fù)雜問(wèn)題要分步驟引導(dǎo)就是因?yàn)槟Ｐ蜁?huì)通過(guò)多層的循環(huán)去理解我們的意圖。比如讓 AI 寫一篇文章不如先讓它列大綱你確認(rèn)后再讓它展開(kāi)每個(gè)部分——因?yàn)檫@樣符合它逐層加深理解的工作方式。下次使用 AI 的時(shí)候不妨試著用這些原理優(yōu)化你的提問(wèn)方式來(lái)看看是否會(huì)得到更好的答案。?最后我在一線科技企業(yè)深耕十二載見(jiàn)證過(guò)太多因技術(shù)卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢(shì)我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包?AI大模型學(xué)習(xí)路線圖?Agent行業(yè)報(bào)告?100集大模型視頻教程?大模型書(shū)籍PDF?DeepSeek教程?AI產(chǎn)品經(jīng)理入門資料完整的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】??為什么說(shuō)現(xiàn)在普通人就業(yè)/升職加薪的首選是AI大模型人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)正以不可逆轉(zhuǎn)之勢(shì)重塑就業(yè)市場(chǎng)版圖。從DeepSeek等國(guó)產(chǎn)大模型引發(fā)的科技圈熱議到全國(guó)兩會(huì)關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策聚焦再到招聘會(huì)上排起的長(zhǎng)隊(duì)AI的熱度已從技術(shù)領(lǐng)域滲透到就業(yè)市場(chǎng)的每一個(gè)角落。智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)給出了最直觀的印證2025年2月AI領(lǐng)域求職人數(shù)同比增幅突破200%遠(yuǎn)超其他行業(yè)平均水平整個(gè)人工智能行業(yè)的求職增速達(dá)到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報(bào)告明確預(yù)測(cè)到2030年中國(guó)AI專業(yè)人才需求將達(dá)600萬(wàn)人人才缺口可能高達(dá)400萬(wàn)人這一缺口不僅存在于核心技術(shù)領(lǐng)域更蔓延至產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)。??資料包有什么①?gòu)娜腴T到精通的全套視頻教程⑤⑥包含提示詞工程、RAG、Agent等技術(shù)點(diǎn)② AI大模型學(xué)習(xí)路線圖還有視頻解說(shuō)全過(guò)程AI大模型學(xué)習(xí)路線③學(xué)習(xí)電子書(shū)籍和技術(shù)文檔市面上的大模型書(shū)籍確實(shí)太多了這些是我精選出來(lái)的④各大廠大模型面試題目詳解⑤ 這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學(xué)學(xué)士和美國(guó)加州理工學(xué)院博士學(xué)位在包括IEEE Transactions等學(xué)術(shù)期刊和諸多國(guó)際會(huì)議上發(fā)表了超過(guò)50篇學(xué)術(shù)論文、取得了多項(xiàng)美國(guó)和中國(guó)發(fā)明專利同時(shí)還斬獲了吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)。目前我正在和魯博士共同進(jìn)行人工智能的研究。所有的視頻教程由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補(bǔ)充。這份學(xué)習(xí)大禮包應(yīng)該算是現(xiàn)在最全面的大模型學(xué)習(xí)資料了。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無(wú)論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的這份資料都絕對(duì)能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個(gè)人平等享受到優(yōu)質(zhì)教育資源”的育人理念?通過(guò)動(dòng)態(tài)追蹤大模型開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注倫理等前沿技術(shù)趨勢(shì)?構(gòu)建起前沿課程智能實(shí)訓(xùn)精準(zhǔn)就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學(xué)員做了十多個(gè)真實(shí)項(xiàng)目。學(xué)員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識(shí)變成真本事?????如果說(shuō)你是以下人群中的其中一類都可以來(lái)智泊AI學(xué)習(xí)人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來(lái)的是終身受益應(yīng)屆畢業(yè)生?無(wú)工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過(guò)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場(chǎng)景計(jì)劃通過(guò)低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能 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