Large Language Models explained briefly

大型语言模型通过复杂的数学函数预测文本中的下一个单词。用户提供一个对话的开头，模型则预测助手的回答，反复进行以完成对话。模型通过大量文本训练，学习如何做出准确的预测。训练过程需要巨大的计算能力，通常依赖于图形处理单元（GPU）。自2017年起，Transformer模型的出现使得文本可以并行处理，显著提高了效率。模型的输出流畅且有用，但其具体决策过程仍然难以追踪。了解这些模型的工作原理有助于更好地利用它们。