DeepmMind 制作的视频
展示了大语言模型的工作原理
但是我看的一脸懵逼,啥也没看懂,有大神解释下吗?
我把图片丢给GPT它给我了下面一番解释:
图片呈现的是一个由许多不同大小和颜色的小方块组成的复杂结构,这些方块可能象征着数据或信息的单元。整个结构组织成多层,有点类似于大型计算机芯片或电路板,但以更为艺术化的形式展现。
在AI中,尤其是在大型语言模型如GPT(生成式预训练变换器)中,预测是通过分析和处理大量数据来完成的。这些数据被视为输入(即小方块),经过模型内部复杂的层次结构(即图中的层次结构)进行处理,最终生成输出,如文本预测或决策。
方块不同颜色的可能含义:
不同颜色的小方块可以代表多种不同的概念,取决于艺术家的创意和观众的解读。在描述大型语言模型或人工智能系统时,这些颜色块可以象征多种事物:
1、数据多样性:不同颜色的方块可能代表了输入数据的不同类型或来源,反映了数据集的多样性。
2、处理状态:它们也可能象征数据在模型中不同的处理阶段。例如,某些颜色的方块可能表示数据在经过初步处理后的状态,而另一些颜色则代表数据经过深层网络处理后的状态。
3、信息的重要性:不同的颜色可能代表数据中不同的重要性或权重,显示某些信息比其他信息对决策过程更为关键。
4、神经网络的激活:在神经网络模型中,不同颜色可以表示不同神经元的激活水平,暗示哪些神经元在给定时间内更活跃。
5、输出差异:这些颜色块也许代表了模型的不同输出结果,或者是在预测时的不同概率分布。
6、抽象表示:在最抽象的层面上,这些颜色块可能没有特定的技术意义,而仅仅是艺术家用来呈现复杂系统内部结构和流程的视觉元素。
更详细的可能解释:
这些图片通过视觉元素的抽象排列,寓意地展示了大型语言模型的工作原理。让我们以一个大型语言模型如GPT(生成式预训练变换器)为例,来解释这些艺术作品是如何与其工作原理相联系的。
1.数据输入和多样性:
•图片元素:不同颜色和大小的小方块。
•语言模型对应:这些方块可以代表从各种来源收集的原始数据,比如文本、图片或声音等。在GPT这样的模型中,输入数据通常是文本,不同的颜色和大小可以象征文本中的不同词汇、语义或者上下文信息。
2.多层次的处理:
•图片元素:层叠的结构和相互交织的管道。
•语言模型对应:每一层结构可以代表语言模型中的一个层次,每个层次都在对输入数据进行处理,抽取更高级的特征。管道可能代表信息在这些层次之间流动的路径,这在模型中是通过神经网络的权重和激活函数实现的。
3. 信息的流动和转换:
•图片元素:方块之间的连接和结构内部的空间。
•语言模型对应:方块之间的连接可能象征着模型中神经元的连接,以及它们如何传递和转换信息。结构内部的空间可能代表了模型内部的潜在状态空间,其中包含了经过编码的语义信息和上下文。
4.预测和决策:
•图片元素:方块的排列和模式。
•语言模型对应:在模型生成预测时,例如预测下一个词或句子,这些排列和模式可能代表模型在给定上下文中的概率分布,即模型对各种可能输出的预测信心。
通过这些象征性的表达,艺术作品能够描绘出大型语言模型处理和生成信息的复杂过程,虽然不是直接描绘技术细节,但是为观众提供了一个直观的概念框架。观众可以通过这些视觉隐喻来思考和理解AI技术背后的抽象原理。
视频来源:https://t.co/sJkI2rWYuW
顺便说一下这个网站也是个宝库,里面描述了各种各样的事物工作原理的视频。