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【生成式人工智慧與機器學習導論 2025】第 7 講：大型語言模型的學習歷程
本课程深入探讨了 ChatGPT 和 Gemini 等 LLM 背后的三阶段学习范式：预训练、监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。文章通过“学龄前、上学、进入社会”的生动类比，清晰阐释了每个阶段在模型能力演进中的作用。预训练阶段通过海量自监督数据奠定语言与世界知识基础，强调算力、模型大小与数据质量的权衡（如 Chinchilla 定律），并探讨了数据瓶颈和模型并非死记硬背的特性…- 0
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【生成式人工智慧與機器學習導論 2025】第 3 講：解剖大型語言模型
该视频课程是“生成式人工智慧與機器學習導論 2025”的第三讲，核心在于解构 LLM 的内部工作原理。文章详细阐述了从输入句子如何经过词元化、嵌入表查询，到多层 Transformer（自注意力、前馈网络）处理，最终通过语言模型头部（LM Head）和 Softmax 生成下一个词元概率的全过程。特别强调了“逆嵌入”的概念，即 LM Head 复用嵌入表，使模型在预测时寻找与目标词元嵌入最接近的表…- 0
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大型语言模
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