用最直观的动画，讲解LLM如何存储事实，3Blue1Brown的这个视频又火了

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用最直观的动画，讲解LLM如何存储事实，3Blue1Brown的这个视频又火了

 

重点标签 深度学习、大型语言模型、多层感知器、3Blue1Brown、GPT-3

文章摘要

大型语言模型（LLM）能够预测与特定个人相关的知识，如迈克尔・乔丹与篮球的关系。3Blue1Brown 的《深度学习》课程第 7 课通过动画展示了 LLM 存储事实的方式，特别是多层感知器（MLP）的作用。谷歌 DeepMind 的研究者也发布了相关论文，探讨了 LLM 事实存储的问题。

在 Transformer 模型中，每个 token 都关联了一个高维向量，并通过注意力和 MLP 运算进行处理。MLP 在大模型中占有重要地位，尽管结构相对简单，但理解起来有一定难度。以“乔丹打篮球”为例，MLP 通过训练学习将相关概念的向量编码，并通过矩阵乘法和非线性激活函数（如 ReLU）处理，最终实现对下一 token 的预测。

GPT-3 拥有 1750 亿参数，主要分布在 96 个不同的 MLP 中。这些参数通过复杂的线性和非线性运算，使得模型能够处理和预测大量的信息。此外，视频中还介绍了叠加（Superposition）概念，这可能有助于解释模型的可解释性和扩展性。

3Blue1Brown 是一个专注于数学和人工智能领域的可视化教学频道，由斯坦福大学数学系毕业的 Grant Sanderson 创立。该频道通过直观的动画演示，帮助观众深入理解复杂概念。

最后，文章提到了蚂蚁集团与中国计算机学会数据库专委、机器之心联合主办的论坛，将探讨图计算在 AI 时代的应用价值与挑战。

文章来源

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原文作者: 机器之心