语言模型是怎么写出文字的

权重被冻结,什么也不会被记住。拖动滑块,看模型一次又一次地挑出下一个文本碎片。

温度 1.00
Top-P 0.90

点击图中任意一段,可打开该步骤。

完整的循环

文字串 → 碎片 → 与之前碎片的连线 → 冻结的层 → 概率 → 切掉尾巴并随机抽一个 → 碎片接到末尾。然后再从头来一遍。使用模型的时候,除此之外什么也没发生。

内容一览

  1. 1 上下文与碎片 — 窗口是有限的。装满以后生成就停下——窗口之外的东西模型什么也没有。
  2. 2 对上下文的注意力 — 每一步这些线都要重算一遍:多一个碎片,整张图就变了。
  3. 3 冻结的权重 — 训练会改权重,使用不会。这是同一个网络的两种不同模式。
  4. 4 概率、温度与 Top-P — 把两个滑块都推一推,然后看「香蕉」:那就是高温度加上接近 1 的 Top-P 的代价。
  5. 5 生成的循环 — 模型并不是在写句子。它走一步,再走一步,除此之外什么也没做。
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可交互的讲解

温度 1.00
Top-P 0.90
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