揭开大型语言模型的神秘面纱：一场关于生成式人工智能的深度探索

本讲介绍了大型语言模型的内部运作，重点分析了语言模型如何处理输入的句子并生成下一个Token的概率分布。通过Tokenization和Embedding Table，模型将输入的句子转化为向量，并通过多个层的计算生成上下文相关的表示。每一层通过自注意力机制（Self-Attention）整合上下文信息，最终通过Softmax转换为概率分布。课程还探讨了如何使用Logit Lens和Attention Weight分析模型的思维过程，展示了模型如何理解和生成语言。