当AI遇上“乔丹打篮球”，真相竟然藏在动画里？

想象一下，你向一位AI大模型轻声询问：“迈克尔・乔丹从事的体育运动是……”几乎在瞬间，它就自信满满地回答：“篮球！”

这一刻，你是否曾好奇，这看似无所不知的AI，是如何在它那浩瀚的“大脑”里存储并检索这些琐碎却精准的事实的？

最近，科技界的热门话题再次被点燃，3Blue1Brown的《深度学习》课程第7课以一场生动的动画盛宴，为我们揭开了LLM（大型语言模型）存储事实的神秘面纱。

这次，我们不仅要看懂AI的“记忆宫殿”，还要一起探索“乔丹打篮球”背后的秘密。

LLM的记忆迷宫：事实与向量的奇幻之旅

在AI的世界里，没有真正的书本和笔记本，但它却拥有一种不可思议的能力——将海量的知识编码成高维向量，存储于它那由亿万个参数构成的复杂网络中。

想象一下，当我们输入“迈克尔・乔丹”时，AI其实是在它的“记忆迷宫”里寻找与这个名字相关联的所有线索。

这些线索，就像是迷宫中的指路牌，指引着AI走向正确的答案——“篮球”。

3Blue1Brown的动画，就像一位耐心的导游，引领我们穿梭于这个由Transformer和MLP（多层感知器）构建的迷宫中。

特别是MLP，它就像是一个个精密的“知识过滤器”，通过一系列复杂的运算，将输入的文本向量转化为包含丰富信息的输出向量。

在这个过程中，“乔丹打篮球”这一事实，被巧妙地嵌入到了网络的某个角落，等待着被唤醒。

MLP的内部探秘：从“姓名”到“运动”的神奇转变

走进MLP的内部，我们仿佛进入了一个由数字和矩阵编织的奇幻世界。在这里，每一个向量都承载着特定的信息，

它们通过线性投射、ReLU激活等步骤，不断地变换着形态，最终汇聚成指向正确答案的“光束”。

以“乔丹打篮球”为例，当输入“Michael Jordan”时，MLP会先对这个文本向量进行一系列的线性变换，就像是给它穿上了一层又一层的“知识外衣”。

这些外衣上，布满了与“Michael”、“Jordan”以及可能与之相关的各种概念相连接的线索。接着，通过ReLU函数的筛选，

那些与“全名”不匹配的线索被剔除，只剩下最纯净、最相关的信息。最后，在另一个线性变换的作用下，这些信息被整合成指向“Basketball”的明确指示。

GPT-3的参数盛宴：1750亿个数字的狂欢

提到GPT-3，不得不提的就是它那惊人的1750亿个参数。这些参数，就像是构成AI“记忆宫殿”的砖石，

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每一块都承载着特定的信息或功能。那么，这些参数究竟是如何分布和工作的呢？

原来，在GPT-3的架构中，MLP占据了参数总量的三分之二以上。每个MLP都包含多个线性变换步骤，每个步骤都需要大量的参数来支持。

以嵌入空间为例，其大小决定了矩阵的维度，进而决定了参数的数量。而GPT-3中，嵌入空间的大小达到了惊人的12288维，这仅仅是开始。

随着向量的不断传递和变换，参数的数量呈指数级增长，最终汇聚成了那个令人咋舌的1750亿。

从“乔丹打篮球”到AI的未来

通过3Blue1Brown的这场动画盛宴，我们不仅揭开了LLM存储事实的神秘面纱，还深入到了MLP的内部，见证了从“姓名”到“运动”的神奇转变。

更重要的是，我们意识到了AI背后那庞大而复杂的参数网络，正是这些看似冰冷的数字，构建了我们与AI之间沟通的桥梁。

然而，AI的旅程才刚刚开始。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的AI将更加智能、更加人性化。

它们将不仅仅能够回答“乔丹打篮球”这样的简单问题，更能在医疗、教育、科研等领域发挥巨大的作用，成为我们生活中不可或缺的一部分。

而这一切的起点，就藏在那一个个生动有趣的动画和复杂的参数之中。让我们共同期待AI带来的无限可能吧！