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用最直观的动画,讲解LLM如何存储事实,3Blue1Brown的这个视频又火了
重点标签 深度学习、大型语言模型、多层感知器、3Blue1Brown、GPT-3
文章摘要
大型语言模型(LLM)能够预测与特定个人相关的知识,如迈克尔・乔丹与篮球的关系。3Blue1Brown 的《深度学习》课程第 7 课通过动画展示了 LLM 存储事实的方式,特别是多层感知器(MLP)的作用。谷歌 DeepMind 的研究者也发布了相关论文,探讨了 LLM 事实存储的问题。
在 Transformer 模型中,每个 token 都关联了一个高维向量,并通过注意力和 MLP 运算进行处理。MLP 在大模型中占有重要地位,尽管结构相对简单,但理解起来有一定难度。以“乔丹打篮球”为例,MLP 通过训练学习将相关概念的向量编码,并通过矩阵乘法和非线性激活函数(如 ReLU)处理,最终实现对下一 token 的预测。
GPT-3 拥有 1750 亿参数,主要分布在 96 个不同的 MLP 中。这些参数通过复杂的线性和非线性运算,使得模型能够处理和预测大量的信息。此外,视频中还介绍了叠加(Superposition)概念,这可能有助于解释模型的可解释性和扩展性。
3Blue1Brown 是一个专注于数学和人工智能领域的可视化教学频道,由斯坦福大学数学系毕业的 Grant Sanderson 创立。该频道通过直观的动画演示,帮助观众深入理解复杂概念。
最后,文章提到了蚂蚁集团与中国计算机学会数据库专委、机器之心联合主办的论坛,将探讨图计算在 AI 时代的应用价值与挑战。
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原文作者: 机器之心
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