Kirk Borne

大语言模型的数学原理非专业人士解读

本文将像ChatGPT这样的大语言模型（LLM）背后的数学概念进行分解，使其对非技术受众来说易于理解。文章解释了LLM、Transformer和Attention等基本术语，并深入探讨了四个关键数学领域：线性代数用于将单词表示为数字，概率用于预测下一个单词，微积分用于通过梯度下降进行模型学习，以及信息论用于衡量不确定性。文章还阐明了三个关键方程：Softmax用于将分数转换为概率，Attention用于关注相关单词，以及梯度下降用于迭代模型改进。