大语言模型是如何工作的 | LLM | Transformer | 注意力机制 | 位置编码 | 多头注意力 | 前馈网络 | 残差连接 | MoE | RoPE | 人工智能

本期视频硬核拆解大语言模型内部工作机制，从分词、嵌入、位置编码讲起，逐层深入注意力、多头注意力、前馈网络、残差流与归一化、下一词预测循环九大核心环节，纠正多头注意力切片误读等常见认知偏差，解释strawberry数错R、lost in the middle等现象的本质原因，梳理从2017年原始Transformer到现代LLM的六条技术演进路线，最后对比GPT、Claude、Gemini的架构异同，帮你建立看懂LLM论文与模型卡的完整知识框架。