探索大脑的魔法：小学生也能懂的大语言模型运行秘密！

大家好，这是我们翻译的西瓜书平替。

原标题：小学二年级数学水平，跟着这篇博客也能理解LLM运行原理
文章来源：机器之心
内容字数：5085字

从小学数学理解大模型的运行原理

在学习人工智能时，许多人常常被高深的数学知识和复杂的术语所吓退。Meta Gen AI 部门的数据科学总监 Rohit Patel 提出了一个新方法，利用简单的加法和乘法来解析大模型的基础原理，使得即使是没有数学背景的人也能理解这些复杂的概念。

1. 神经网络的基本构成

神经网络的核心在于能够接受数字输入并输出数字。Rohit Patel 通过示例展示了如何将不同形式的输入（如图像的 RGB 值和体积）转换为数字，以便进行分类任务。他提到，神经网络通常采用双输出结构，使得网络能够同时输出多个结果。

2. 前向传播过程

在前向传播中，输入数据经过每一层的神经元，通过权重进行加权求和，并逐层传递到输出层。这一过程的结果将决定分类的结果，例如，网络可以根据输入的 RGB 值和体积来判断是“叶子”还是“花朵”。

3. 激活层与偏置的作用

为了处理更复杂的问题，神经网络需要引入激活层，这一层使得网络具有非线性处理能力。偏置则是每个节点的额外参数，类似于函数中的截距，能够帮助模型更好地拟合数据。

4. Softmax函数的应用

Softmax函数用于将网络的输出转换为概率，使得每个输出值都能表示为对应类别的概率。这一过程确保了所有输出的和为1，便于理解和解释模型的预测结果。

总结

Rohit Patel 的博客通过简单的数学知识，帮助读者理解大模型的基本原理，提供了一个易于入门的学习路径。对于想要深入了解大模型构建和运行机制的初学者来说，这篇文章是一个很好的起点。

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