一站式 LLM 底层技术原理入门指南

2023-07-24 2,319 0

这篇文章是一份关于大语言模型(LLM)底层技术原理的入门指南,旨在帮助非科班出身但对 AI 技术感兴趣的投资人了解 LLM 的基本原理。文章从多层感知器(MLP)开始介绍神经网络,然后涵盖了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、强化学习(RL)、seq2seq 架构、自监督学习、Transformer 模型和 GPT 模型等内容。作者建议先阅读第 6 章,然后根据兴趣选择性地阅读其他章节。

文章要点

1. 文章介绍了大语言模型底层技术原理的入门指南。
2. 从多层感知器开始,逐步介绍了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等概念。
3. 文章还涉及到强化学习、seq2seq 架构、自监督学习以及 Transformer 和 GPT 模型等内容。
4. 作者建议先阅读第 6 章,并根据兴趣选择性地阅读其他章节。
5. 对于创业者和投资人来说,了解技术原理及发展情况非常重要。

Keywords:

大语言模型,底层技术原理,神经网络,Transformer 模型,创业者

文档地址

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