本文分享了作者从AI怀疑论者到大模型实践者的转变历程，详解了大模型核心技术：Tokenizer文本分词、Embedding语义映射、Attention注意力机制和Decoder Block分层处理。作者强调学习大模型需勇气先行，从感性认识到深入理解，逐步揭开AI"黑匣子"的神秘面纱，帮助程序员克服技术焦虑，掌握未来核心竞争力。
技术这条线真的太卷了，都说别人卷，其实自己是最卷的；“你真卷！”其实是“我卷的比你慢了一步”。言归正传，23-24年，那会团队每两周有AI的分享，当时我承认是懈怠了很多，旁边的同事都在积极学习探索，什么LLM私有化部署、什么音乐创作、什么大模型工作流编排一大堆，说的心里话，我当时还觉得AI有点扯犊子，可如今呢，已经离不开了，这发展太快了，快到让我觉得所谓的经验不值一提，现在的团队年轻工作选手都能写出优雅的代码，效率很高，这不免给我带来一些焦虑。幸好，克服技术焦虑还有一条最朴实无华的路，那就是学！
怎么学呢？其实我之前也想过学，但摆在面前的是一些清醒的认知，我知道这方面我的薄弱不止一处两处？比如机器学习、人工智能这些词我也能在给后辈高考专业选择上扯一扯优越性，但也就止步于几句口舌了。问题就是我缺乏系统的认知，那不简单？我搜一下系统的知识框架呗，看一下脉脉招聘要求呗。结果是有了知识框架也发现，要矩阵、线性代数、算法等本能很抗拒的东西。很多时候，我们在脑子中提前兑现了新技术赋能自己的结果并为之兴奋，但却不敢迈出真正求索的第一步，然后沉迷在冰山一角的所谓“我了解”的幻觉之中，最后随时间蹉跎到错过。说到这里，就是想说大胆迈出第一步，去接触撕开薄弱区，保持耐心渐入佳境。
人们总是说AI要替代自己，但又称之为人工智能，可能在那些顶尖创造者心里，认为自己还是比AI聪明的。不过要说的是，大模型的发展，很多方面一直在模仿着人脑，这种一点能量就能激发无限智能的生物单元。那我们是怎么变聪明变资深的呢？简单说，只要不是傻子，看到越多，了解越多，能说的就越多。不就是见多识广嘛！
模型怎么见到更多呢？这就是数据训练！
模型看不懂文本，本身也不存储事实结论本身，比如中国首都是北京，这在模型内部不是死记硬背的，它是靠推导和预测字符关系得出的。
Tokenizer
模型读懂文本之前，需要通过分词算法BPE，将文本转化成一个个Token ID，也就是将自然语言转化成编程语言，然后方能进行处理。至于BPE是什么，不过多展开，简单理解就是一种拆句子的技巧，而且这种拆解不是直观上将一个句子拆解一个个字，比如说大模型训练的Token环节很重要，拆解后可能是[大, 模型, 训练, 的, Token, 环节, 很, 重要]，一个Token它是最小语义单元。
Embedding & Positional Encoding
上述Token ID只是冰冷的数字，需要让Token ID映射到高维的语义空间，大模型才能开始计算不同Token之间的空间距离，从而捕捉语义联系。假如我们用[1, 2, 3, 4, 5, 6…N]表示维度，其实就是将一个Token ID转化成N维度含有丰富语义信息的向量。比如：Apple可能是吃的苹果，也有可能是苹果手机，还有可能有红颜色、绿颜色的苹果等等。大模型还需要感知Token的顺序，因为顺序也是一种语义的表达，于是需要有位置编码才能分清我爱你还是你爱我。
可以看见Hello这个词单元转化为Token又经过词嵌入和位置编码后变成带有丰富语义维度和位置编码的一个矩阵向量。
Attention
谈到这个，有一个看起来很高级的表达，叫注意力，但是我觉得一句话就能够帮助你理解，我们常说“你成功引起了我的注意力”，在大模型中，道理类似，用来表达Token之间的关联性大小，从而知道哪个Token跟哪个Token语义上相近，帮助模型以一种算数方式去确定性捕捉关系和理解意思。谈到注意力，种类太多了，个个听起来玄乎，什么因果注意力、多头注意力、线性注意力，你不用这么头疼，就回归生活就行，别人怎么引起你的注意力的？方式千千万，幸好，大模型还不需要这么多。有一篇论文叫《Attention is all you need》确实如此，你知道了这个词喜欢哪个词，往往往哪个词靠，经过大量的数据训练，习惯就成自然了。这里就贴一下经典表达式，但原理不做深究，网上太多了一搜就能知道，懒得解释了。不过说下softmax，为什么soft呢？它是相对的，如果词之间的注意力关系原始分数是 [1.0, 5.0, 2.0] hardmax就是 [0, 1, 0] 过于绝对，不解风情。那如果是[0.01, 0.95, 0.04] 呢，相当于给一些不是那么相近的词一些机会，增加了输出的多样性（结合温度参数，这里不作展开）。
我们这里实现了一个简单的多头注意力，那什么是多头注意力呢？可以理解成给定一段Tokens输入，我们从多个维度捕捉 Token 与 Token之间的语义联系。又比如：王力宏在唱歌，有的观众觉得服务不错，有的观众觉得歌唱的不错，有的观众觉得长得不错。多种维度的观察捕捉才能让了解更加全面。这里我们用了mask掩码去遮盖一些 Token 与 Token 之间的关系，说人话就是我对捕捉后的语义矩阵结果进行篡改，刻意让一些发现消失，这样大模型只能靠自己去预测了，而不是看到答案。另外说一句，模型种瓜得瓜，种果得果，你这样mask去训练他，那么他就会去猜和预测。
Decoder Block
简单说，我们是分层捕捉 Token 之间的语义的，每一层都有自己的知识库和要捕捉的语义角度维度。另外每一层有一些概念：层归一化、多头注意力、前馈网络、残差连接、激活函数。是不是有点烦，我来一一形象的解释下：层归一化你就理解成，参数处理前后需要normalize或者格式化一下处理，使得参数或处理结果分布更加稳定。前馈网络你可以理解是一个图书馆，从里面能获取和检索这一层学习到的知识，帮助 Token 理解和对下一层的输入。残差连接说简单点就是不忘初心，记得一开始的语义，不要处理处理着我都不知道身在何处了。激活函数就是按需加载学习，除此之外还能捕捉非线性的语义，我是一辆汽车，你不用非把我当水果去理解吧。
最后经过这层层处理，就能让模型从 “浅层的单词关联” 逐步学到 “深层的语义逻辑”。
一个简单的LLM
组合这些乱七八糟的东西，差不多构成一个简单的LLM，包含嵌入层、堆叠处理、输出层，堆叠的一个块里面又有归一化的处理、注意力机制、激活函数等等。
开始训练，啥训练，简单理解就是大量的数据让LLM充实自己的知识库，让 Token 之间的语义更好捕捉，你捕捉得有筹码呀对吧，你得看得多，记得深刻。然后就是训练过程你得有一个自我更新和优化的机制，不能今天学，明天忘，左耳朵进，右耳朵出吧！至于这块，就是所谓什么损失函数、梯度更新啥的概念。
最后训练完了，得用来生成和预测，要说的就是 Top-K 采样，又TMD装，简单理解就是选取前几名概率的 Token 然后拼接之前的，一个个吐出来答案。
这里贴出一份训练过程和推理结果。当然比较愚蠢，因为我这数据量根本不足以训练出一个聪明的家伙。
最后来个装模作样的总结，LLM的学习第一步是勇气，回到小时候考试，不会的先不做，会的先做。不敢学的先不学，能学的先学，等有时间了再挖一挖。先感性认识，再格物致知。有了这个过程的剖析，对于你常常使用的应用层或者日后的模型部署、量化，那都是一个很好的补充，跳进黑匣子，通过内部看世界。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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