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应用它的AI工具特别多，比如爆火的ChatGPT，它的功能很简单，就是跟你的输入来预测接下来的内容。
比如你只输入「我想」，它就可以预测你接下来可能是这几个选项，「起，你，吃」等等。
同样的，如果前面提到了一件事，可能「起」的概率就会增大，前面是人「你」的概率就会增大。
实现这个机制的最核心算法就是transformer，它在我的心目中就是「人脑的记忆以及推理功能的实现」。
非常的神奇的一个算法，它的出现是这次AI大爆发的直接原因，AI大模型就是现在最炙手可热的弄潮儿。
特别是现在最热的一个方向，就是私域大模型，说白了「开源AI大模型」+「自己领域的专业知识」 = 「特定领域大模型」，详细的原理以及训练方法我非常建议去听听知学堂的这门课程，他之前独立开发的AI大模型评测软件ChatALL.ai，几次登上Github的全球热榜第一。对AI大模型感兴趣的，强推去看一下这个科普课程，特别是开源模型训练的具体技术细节，一定要仔细听！入口我直接给大家找过来了，直接听就可以⬇️
不管是开源大模型还是闭源大模型，说白了都还是基于Transformer，其实它的原理倒是很容易理解，它能够同时关注句子中的所有词，从而更好地理解上下文，就像我们在做阅读理解的时候会综合考虑所有相关信息一样。
我们用一个日常中的例子来解释，比如说你接到一个任务【同学们需要你组织一个聚餐】。
在 Transformer 模型中，首先需要将输入的每个词转化为一种模型能理解的形式，这个过程叫做“嵌入”。对于组织聚餐来说，你需要列出所有同学的名字和他们的饮食偏好。例如：
比如「小明，火锅❌， 辣❌，冰镇饮料✅」，「小丽，螃蟹✅，虾✅，贝壳❌」等等。
自注意力机制是 Transformer 的核心。它允许模型在处理每个词时，同时关注所有其他词，理解词与词之间的关系。在我们的同学聚餐例子中，这就像你在选择餐厅时，同时考虑每个同学的饮食偏好：
在经过自注意力机制处理后，数据会进一步通过前馈神经网络进行处理，以提取更高层次的特征。在我们的例子中，这就像在考虑了所有同学的偏好后，你进一步优化聚餐计划：
Transformer 模型由编码器和解码器组成。编码器处理输入信息，生成中间表示；解码器根据这些中间表示生成输出。在这个同学聚餐例子中，这相当于你把所有的计划告诉帮你组织聚餐的同学们：
你可以从整体上来理解，Transformer做的就是收集信息，然后将信息之间的关系提取出来，然后根据需求进行最合理的输出。当然，它的输出可能会不稳定，有时候为了增加输出的多样性，模型在生成文本时会引入一定的随机性。这意味着即使是相同的输入，每次生成的结果也可能会有所不同。这就像你每次问同学们他们喜欢吃什么菜，得到的回答可能会略有不同，因为他们的心情和偏好可能会有所变化。
这也是为什么问ChatGPT同样的内容，可能每次收到的回答都不一样的原因之一。
说白了，AI模型的输出都是依据概率，它会总是输出概率最高的结果，而这个概率的计算完全的依靠我们输入的内容，输入的内容越详细越相关且越准确，我们得到的结果就越准确。
