Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math

Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math

摘要

这篇文章从零开始拆解大语言模型（LLM）的核心原理，用最基础的加减乘除解释神经网络如何通过权重计算处理输入数据，逐步构建出能生成文本的AI系统。关键点包括：输入输出的数字编码、词嵌入技术、自注意力机制、Transformer架构等核心概念，最终串联成完整的GPT模型框架。全文以数学运算为线索，层层递进揭示LLM如何通过海量训练实现语言生成能力，堪称一份"手把手教你造AI"的硬核指南。