Transformer 真正的思考方式：AI 语言模型大脑内部

Source: Dev.to

介绍

大多数人认为 AI 模型是神秘的黑箱，但他们想得太多了。当你向模型输入一句话时，它并不看到文字——它看到的是数字。

Transformer 如何处理文本

• 你的句子被切分成 tokens（标记）。
• 每个 token 变成一个 vector（向量）。
• 位置编码为每个向量在序列中分配位置，使模型了解顺序，而不仅仅是内容。
• Attention（注意力） 开始工作：每个 token 会查看所有其他 token，并询问“哪个 token 对下一个词最重要？”
• 多头注意力在大规模上提供结构化的关注。
• 层层递进，噪声逐渐消除，模式愈发清晰。
• 模型并不像人类那样“理解”；它对模式的识别如此精准，以至于预测下一个词变成了在数十亿示例上检验的概率游戏。

思考 AI 的简易框架

• 数据： 你向模型喂入了哪些 token？
• 上下文： 它应该关注什么？
• 目标： 你在优化哪个“下一个词”？
• 反馈： 你将如何随时间纠正它？

掌握此思维模型的领导者不仅仅是采用 AI——他们围绕 AI 重新设计工作流、角色和产品，优势会快速叠加。

行动指南

什么阻碍你在团队中围绕这个简易 AI 思维模型构建流程？

Reference: AI with Apex on DEV