一篇文章理解AI大模型，外行人终于不再把豆包当神了！目前全球95%的AI应用软件都是基于谷歌之前公开的一篇论文，主要讲的就是一个编程思想Transformer-编码解码注意力机制。 随后国外根据这个理论基础研发了对话大模型chatGPT。他的核心原理就是将用户的输入文字拆分为系统可识别的字或词（token）。然后经过大量的预先设计好的重复点积数组矩阵函数运算，依次计算出下一个回答你的字词，最终形成一段文字输出给你。 懂一些计算机软件的看这里：大模型搭建部署完毕后，初始状态是有N个分词token的一维浮点数值，以及X层的QKV二维权重矩阵数组，此时内部全部是随机值。所谓的训练大模型其实就是利用全世界的书籍、文献、资料、数据等来运行计算，逐渐自动调整token的一维浮点数值和每层QKV二维权重矩阵值，达到“自动推测下一个字词的目的”。 因此，无论是chatGPT，还是豆包、千问、元宝等大模型系统，最值钱的核心的软件数据就是他们内部训练完毕的“所有分词token对应的浮点数组数据和各层QKV权重矩阵值”，价值占大模型软件资产的90%。据说当前的豆包64层、120k分词、4096纬度的版本训练一次就得2个亿。 如何理解大模型Transformer思想？ 当今AI大模型的本质和原理 一段话解释智能AI对话原理
