Transformer起源及应用---工作原理动画展示

• 1.1 Google新时代

• 1.2 Transformer

• 1.3 GPT-2/GPT-3效果

• 1.4 系统提示

• 1.5 小结

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Google新时代

最初的Transformer是Google2017年在Attention Is All You Need提出的，当时主要用于文本翻译。

论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762
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但我们将关注的版本，也就是像 ChatGPT 这样的工具所依赖的类型，会是一个接受一段文本（可能伴随一些图像或声音）的模型，然后预测文章接下来的内容。这种预测呈现为概率分布形式涵盖了很多可能接下来出现的文字片段。

Transformer

之后Transformer的应用场景扩展到了多个领域，例如ChatGPT接受一段文本（或图像/音频）作为输入，然后就能预测接下来的内容。以预测下一个单词为例，如下图所示，下一个单词有多种可能，各自的概率也不一样：

但有了一个这样的预测下一个单词模型，就能通过如下步骤让它生成更长的文字，非常简单：

1. 将初始文本输入模型；

2. 模型预测出下一个可能的单词列表及其概率，然后通过某种算法（不一定挑概率最大的） 从中选一个作为下一个单词，这个过程称为采样（sampling）；

3. 将新单词追加到文本结尾，然后将整个文本再次输入模型；转 2；

   以上 step 2 & 3 不断重复，得到的句子就越来越长。

这个过程，就是通过重复的预测和选取来生成文本，正是你在使用 ChatGPT或其他大型语言模型时所经历的，模型会逐字地生成文本。其实，我特别希望能有一种功能，即能看到它在选择每个新词时的底层概率分布。

资料来源：3Blue1Brown官网

GPT-2/GPT-3效果

乍一看，你可能觉得预测下一个词似乎与生成新的文字有着天壤之别。但当你有了像这样的预测模型后，你可以试着让它生成一段更长的文字，方法就是给它一个初始的片段，然后随机从刚生成的概率分布中选取一个样本，将这个样本追加到文字中，接着再进行一轮预测，这次的预测需要基于所有新生成的文字，包括刚刚添加的那部分。

来看看生成的效果，这里拿 GPT-2 和 GPT-3 作为例子。下面是在我的笔记本电脑上运行 GPT-2，不断预测与采样，逐渐补全为一个故事。但结果比较差，生成的故事基本上没什么逻辑可言：

在这个动画中，我在我的笔记本电脑上运行 GPT-2，并让它不断地预测与取样下一个文字块，尝试基于一段起始文本生成一个故事。结果呢，这个故事基本上没什么逻辑可言。但是如果换成 GPT-3的API调用，这是同样的基本模型，只是规模更大，突然间就像变魔法一样，这样不仅得到了一个合乎逻辑的故事，这个故事甚至能暗示着神奇的“π”可能是在一个充满数学和计算的世界里。

系统提示

以上这个不断重复“预测+选取”来生成文本的过程，就是 ChatGPT 或其他类似大语言模型（LLM） 的底层工作原理 —— 逐单词（token）生成文本。将这样的工具转化为聊天机器人的一个简单方法是，就是准备一段文本，设定出用户与一个有帮助的 AI 助手交互的场景，这就是所谓的系统提示。

小结

可以利用用户的初始问题或提示词作为对话的开头，接着让 AI 开始预测这个有用的 AI 助手会如何进行回应。为了使这个过程运行得更好，还需要额外的训练步骤，不过总的来说，这就是基本的思路。

以上是对GPT及从宏观角度看数据是如何在Transformer模型中运转的。接下来的章节将继续深入到Transformer内部，详细探讨、解释每一个步骤，拓展看如何根据给定输入来计算预测结果。

（最后膜拜下大佬）

如何学习大模型 AI ？

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
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• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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