深入浅出：大型语言模型背后的秘密

在人工智能和自然语言处理（NLP）的迅猛发展中，大型语言模型（LLM）如GPT、BERT等已成为引人注目的明星。它们不仅能够理解复杂的语言结构，还能生成流畅、连贯的文本，推动了机器翻译、文本摘要、问答系统等领域的进步。但是，构建这些模型的过程是怎样的呢？本文将为您揭开LLM、Transformer、Embedding、Encode、Decode、Token这些概念之间的神秘联系和区别，带您轻松了解大型模型的构建过程。

大型语言模型（LLM）

大型语言模型（LLM），例如GPT和BERT，是在庞大的文本数据集上预训练的模型。它们的目标是理解语言的广泛用法，以便在没有特定任务指导的情况下，也能处理各种语言相关的任务。LLM通过捕获语言的统计规律，学习如何预测文本序列中的下一个单词或填充缺失的单词，从而获得对语言深层次的理解。

Transformer架构

Transformer架构是构建LLM的核心。它通过自注意力机制（Self-Attention）允许模型在处理每个单词时，考虑到句子中所有其他单词的影响，解决了以往模型在处理长距离依赖关系时的困难。这种架构不依赖于传统的循环神经网络（RNN）结构，因此能更高效地进行并行计算，加速训练过程。

Embedding

Embedding是将单词或短语从自然语言转换成机器可以理解的向量的过程。在处理自然语言时࿰