图解大模型原理
把看不见的 AI 过程,放慢、画出来,讲给外行听。
AI 张口就能答你的问题,可它到底是怎么知道答案的?这是一组面向好奇者的交互式科普 —— 用真实例子和动画,一步步看清大语言模型背后到底发生了什么。简化处都老实标注,真实原理与公式一并奉上。
章节 · Chapters
已上线
01
慢读向量化 →
一个问题如何在向量数据库里找到答案 —— 分词 → 向量化 → 索引 → 检索 → 生成(RAG)。重点讲透:抽象的"意思"凭什么能变成确定的数字坐标。
规划中
02
为什么会有幻觉
知识库里没有相关资料时,模型为何会"自信地编造",上下文如何影响幻觉率。
规划中
03
Prompt → 答案
一段提示词进入模型后,如何一个 token 一个 token 地推出结果(注意力 / 下一词预测)。
由 Sparker
制作