探索大腦的魔法：小學生也能懂的大語言模型運行秘密！

大家好，這是我們翻譯的西瓜書平替。

原標題：小學二年級數學水平，跟著這篇博客也能理解LLM運行原理
文章來源：機器之心
內容字數：5085字

從小學數學理解大模型的運行原理

在學習人工智能時，許多人常常被高深的數學知識和復雜的術語所嚇退。Meta Gen AI 部門的數據科學總監 Rohit Patel 提出了一個新方法，利用簡單的加法和乘法來解析大模型的基礎原理，使得即使是沒有數學背景的人也能理解這些復雜的概念。

1. 神經網絡的基本構成

神經網絡的核心在于能夠接受數字輸入并輸出數字。Rohit Patel 通過示例展示了如何將不同形式的輸入（如圖像的 RGB 值和體積）轉換為數字，以便進行分類任務。他提到，神經網絡通常采用雙輸出結構，使得網絡能夠同時輸出多個結果。

2. 前向傳播過程

在前向傳播中，輸入數據經過每一層的神經元，通過權重進行加權求和，并逐層傳遞到輸出層。這一過程的結果將決定分類的結果，例如，網絡可以根據輸入的 RGB 值和體積來判斷是“葉子”還是“花朵”。

3. 激活層與偏置的作用

為了處理更復雜的問題，神經網絡需要引入激活層，這一層使得網絡具有非線性處理能力。偏置則是每個節點的額外參數，類似于函數中的截距，能夠幫助模型更好地擬合數據。

4. Softmax函數的應用

Softmax函數用于將網絡的輸出轉換為概率，使得每個輸出值都能表示為對應類別的概率。這一過程確保了所有輸出的和為1，便于理解和解釋模型的預測結果。

總結

Rohit Patel 的博客通過簡單的數學知識，幫助讀者理解大模型的基本原理，提供了一個易于入門的學習路徑。對于想要深入了解大模型構建和運行機制的初學者來說，這篇文章是一個很好的起點。

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺