梁斌Penny：文科生听懂大模型（1.0）

《文科生听懂大模型（1.0）》由梁斌（Penny）撰写，以通俗视角拆解大模型核心原理，聚焦神经网络与Transformer架构，帮助文科生理解大模型底层逻辑，核心围绕“输入-处理-输出”的模型运作链条展开。

报告先以“任何事物可数字化、复杂函数可被神经网络表达”为核心，解析神经网络基础。其核心组件含权重（衡量输入信号重要性）、偏置（调整基础输出）、激活函数（引入非线性处理复杂任务），通过梯度下降与反向传播优化参数——梯度指引参数调整方向（负梯度使损失函数减小），学习率控制调整幅度，同时借助L1/L2正则化、Dropout等防止过拟合。自编码器（AutoEncode）作为神经网络应用案例，可实现数据压缩与特征提取，应用于人脸识别、词嵌入等场景，如将“cat”“kitten”等词汇转化为向量，体现语义关联。

Transformer架构是报告重点，分为编码器（绿框）与解码器（红框），输入嵌入由词嵌入（将词汇映射为向量）与位置编码（用正弦/余弦函数体现词汇顺序）叠加而成。注意力机制是核心创新，通过计算查询（Q）、键（K）相似度，动态分配权重聚焦关键信息，如“an apple and an orange”中“apple”更关注“orange”；多头注意力机制进一步将Q、K、V拆分到多“头”并行计算，再融合特征，提升模型对多维度信息的捕捉能力。

架构中还包含Add&Norm（残差连接缓解梯度消失，层归一化稳定训练）、FeedForward（前馈神经网络，经两次线性变换与ReLU激活函数，增强特征提取与非线性表达）等组件。Decoder端通过“Outputs shift right”（输出序列右移）与Masked Attention（遮蔽未来位置信息），确保生成过程自回归（仅依赖已生成内容）。最终，线性层将解码器输出映射到词汇表维度，经Softmax函数转化为概率分布，结合束搜索等策略生成结果，如GPT模型仅用解码器，通过自回归生成文本。

报告整体以案例与公式结合的方式，避开复杂数学推导，用“地形梯度”“词汇向量关联”等通俗类比，帮助文科生理解大模型从数据输入到结果输出的全流程，为非技术背景读者搭建了理解大模型核心机制的清晰框架。

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