От матрицы
до собственной LLM

Что именно обучается в нейросети?

Дальше пригодится: различать вход, параметры и способ обучения..

Как направление и величина помещаются в числовой записи?

Дальше пригодится: упорядоченные признаки, длину, сравнение направлений и проекцию..

Как получить из этих координат новый набор признаков?

Дальше пригодится: преобразование и его настраиваемые коэффициенты..

Как измерить влияние малого изменения?

Дальше пригодится: производные программы и направление изменения функции..

Как измерить неопределённость и неверную уверенность?

Дальше пригодится: распределение, измерение ошибки и сравнение распределений..

Как выбрать длину движения против этого роста?

Дальше пригодится: правило обновления параметров и проверку устойчивости..

Доказывает ли успех на известных примерах качество на новых?

Дальше пригодится: различие подгонки, проверки и обобщения..

Что добавляет один нейрон?

Дальше пригодится: вычислительный элемент с входами, весами и функцией выхода..

Как соединить их в гибкую программу?

Дальше пригодится: сеть как последовательность операций и сохранение прямого пути..

Как применить их к целой сети без ручного вывода каждой формулы?

Дальше пригодится: градиент всей вычислительной программы..

Что ограничивает скорость и возможность её запуска?

Дальше пригодится: расчёт памяти, точности и параллельной работы..

Как выделить локальные признаки больших входов?

Дальше пригодится: локальные признаки изображения и сигнала..

Что считать единицей входа языковой модели?

Дальше пригодится: совместимую последовательность token ids..

Как номер становится вектором?

Дальше пригодится: представления токенов и сравнение их направлений..

Как устроить обмен информацией между позициями?

Дальше пригодится: вычисляемый обмен между токенами..

Как собрать сохраняющий форму блок и учесть порядок?

Дальше пригодится: полный прямой вычислительный путь..

Как корпус текста становится изменениями весов?

Дальше пригодится: обученный и совместимый набор параметров..

Как выбрать и добавить продолжение с разумным объёмом работы?

Дальше пригодится: цикл генерации, кеш и ограничения выбора..

Как отделить сведения и действия приложения от модели?

Дальше пригодится: управляемую внешнюю систему с происхождением данных..

Как разделить работу и обработать изображение или звук?

Дальше пригодится: расчёт масштаба, обменов и контекстного бюджета..

Как собрать их без нового чёрного ящика?

Дальше пригодится: собственную проверяемую ai-систему..