大家都讲烂的 Transformer,内部到底装了什么?
Left 写了一篇大模型底层参数的科普文,尝试用最接地气的大白话把这套架构彻底讲透。
1.Embedding 层: 怎么把文字变成有语义的“数字坐标
2.注意力层: QKV 之间如何上演老和尚和小和尚的暗号对接
3.FFN 层: 几十层网络如何进行高维的知识库加工
4.归一层: 怎么给语义做动态保本,防止传话游戏偏到姥姥家
5.输出层: 最后的翻译官,怎么通过概率计算完成临门一脚?
这可能是你今年能看懂的最通俗的大模型入门拆解,如果你也对Transformer架构感兴趣,那么这篇文章值得一读
显示更多