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3 万字长文！深度解析大语言模型 LLM 原理
本文对大语言模型（LLM）的核心原理进行了全面而深入的解读。文章从神经网络的发展历程切入，详细介绍了单层与深度神经网络的基本概念，以及文本如何通过词向量化和分词器转化为可计算的 token。随后，系统阐述了 LLM 训练的三个主要阶段：预训练、监督微调和基于人类反馈的强化学习。特别地，文章对前馈传播中的矩阵计算、激活函数进行了细致的演算，并重点解析了 Transformer 架构中的位置编码、特别…- 0
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注意力机制数学推导
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