Як навчається мовна модель

Потягніть один повзунок і подивіться, як купа випадкових чисел за тисячу кроків перетворюється на передбачення.

Кроки навчання 0

Натисніть на ділянку схеми, щоб відкрити крок.

Увесь цикл

Шматки тексту → числа → шари ваг → бали → відсотки → похибка → правка кожної ваги. Модель нічого не завчає напам’ять: навчання — це мільйони крихітних поправок до чисел, повторених доти, доки правильне продовження не стане найімовірнішим.

Що всередині

  1. 1 Текст ріжуть на шматки — Пробіл перед словом входить у шматок, тому « п’є» і «п’є» — два різні рядки.
  2. 2 Числа замість слів — Зсуньте повзунок — тремтіння припиниться, числа осядуть на осмислених значеннях.
  3. 3 Шари й увага — Колір лінії — знак ваги, товщина — її величина. Зараз усі ваги випадкові.
  4. 4 Передбачення — Правильне продовження, «Молоко», поки що лише третє.
  5. 5 Похибка й навчання — Повзунок жене цей цикл: на 1000 кроків «Молоко» — 92%, «Трактор» — 0.01%, похибка падає до 0.08.
Читати далі Як я випадково побудував систему оркестрації LLM у браузері Архітектурний погляд на те, як Litseller використовував GPT API, React, промпти й оркестрацію на боці браузера, щоб генерувати структурований контент книжкового каталогу.

Інтерактивні пояснення

Кроки навчання 0
1 / 5