2026/4/4 4:50:02
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先看下整体的架构图#xff1a;有几个部分#xff0c;举个例子来说#…花了一点时间来学习和研究经典的transformer架构及原理这个是2017年谷歌的一个论文开拓了AI的新时代尽量通俗易懂的解释一下做好笔记把它记录下来。先看下整体的架构图有几个部分举个例子来说比如“请介绍一些《孙子兵法》这本”这13个词咱们先暂定26个token哈。主要用于后面举例说明。咱们分开来理解先看左边部分。1、tokenization原理对应的是token化在输入的语句中进行token化一般而言一个100token个对应50给汉字100个token对应75给英文单词是一个分词拆分法大家有没有想过为什么不是一个汉字或者一个英文单词对应一个token呢如果一个字或者一个单词对应一个token,那么这个token词表会一直变大因为有一些新的字出现其次像河海英文happy,unhappy,happiness可以复用token的最后分词拆分法也是可以增加一些语义的理解。像上面例子一看就知道一些意思。2、词元嵌入表示embedding模型就是将token进行向量化计算机的世界是识别数字的万事万物皆可向量化。向量空间即是特征我们可以从向量中提取特征所谓的特征工程。向量化里有一个one-hot编码一个token对应是一个512维的向量transfomer是512维的向量一个1和其他维度都是0这种编码也是有问题的就是在整个向量空间里第一是太稀疏了第二没有距离第三没有数量关系或逻辑关系。3、位置编码positional Encoding就是定义一个向量表示词的位置有了这个向量是增加语义的理解比如“狗咬了猫”“猫咬了狗” 字是一样的但是位置不一样他们的含义也是不同的。这个向量也是512维。4、这时候看图才进入编码器Encoding编码器包含2个部分一个是多头自注意力机制另外一个是位置感知前馈神经网络多头注意力机制公式是Attention(Q,K,V)softmax(Q*K(T)/开根号dk)*V 不会弄就中文解释下这公式的意思是请把注意力放到重要的信息上。咱们先了解什么是注意力机制什么是自注意力机制什么是多头注意力机制看如下图来理解注意力机制这个图是理解为一维的也增加二维身高178腰围38对应的K也要是二维的身高腰围V值也加比如预测体重腿长还可以是多维的大脑里细品哈只要有数据任何东西都可以预测。自注意力机制核心是做信息的聚合就是自己跟自己去比较计算想像一下前面例子26个token对应26个向量对应是26个512维的向量空间结合上面的图把所有的数据替换成26个512维的向量值然后按照图的计算公式进行计算得到的值也是一个26个的512维向量。V中智是每个向量的加权求和多头自注意力机制引入多个专家去关注不同的注意点然后再进行自注意力机制的计算但是transformer里面引入了神经网络进行了向量的线性的变换。比如原始的26*512维向量进行向量变换生成3个不同的Wq,Wk,Wv向量这个经过神经网络的线性变换后从而突出某些需要突出的弱化某些需要弱化的。纯写文字可能不太好理解结合上面图来理解一下。上图分左/中/右中间输入是26*512维的向量经过linear线性变换后看左边的图Q和K和V变换成26*512/864维的向量了,通过Scale缩放点积和softmax。后面的concatenate将8个26*64的向量合并最后输出是26*512维的向量。然后再说下位置感知前馈神经网络就是一个全连接的神经网络输入的26*512维向量 经过线性变换激活函数变成26*2024维的向量再转换变成26*512的向量进行输出。5、右边部分是解码器从下往上看前面的输出、token化、词元嵌入表示、位置编码这4部分跟编码器是一样的。不一样的是掩码多头自注意力机制、多头注意力机制掩码多头注意力机制原理跟自注意力机制一样区别在于可以理解为一个把答案遮住的看上图对角线的右边全为白色对应向量里全部为0.6、编码器与解码器的区别是编码器输出的是向量解码器输出的是概率编码器一般用来做分析解码器一般用来做生成。7、linear和softmxa概率函数一个26*512维的向量经过linear后形成跟最后一个向量的相关度系数得到的相关系数后进行softmax进行计算到概率按概率最高的词去预测下一个字。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事02适学人群应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发