AI探索时代
关于神经网络的输入格式——数据集的处理。关于神经网络模型的结构说明
开发大模型包括数据集处理、模型设计与训练等步骤，以Transformer为例详解其结构；主要包含输入嵌入、编码器解码器架构和多头注意力机制等内容。
怎么学习设计和训练一个大模型——也就是神经网络？
设计大模型需要先从技术点切入。建议初学者选择合适的工具（如PyTorch框架）和理论（如Transformer架构），专注于学习一种技术方向，并逐步理解其核心思想。
什么是神经网络？神经网络开发框架——PyTorch和架构Transformer的区别和联系
在文章中提到，通过PyTorch框架可以实现神经网络模型，并且PyTorch作为科学计算框架，主要用于进行数学运算。同时，文章也强调了Transformer架构的重要性及其与PyTorch的关系。总的来说，它说明了如何借助工具（如PyTorch）来构建和运行神经网络，并依靠理论（如Transformer）来指导其有效运作。
大模型之嵌入与向量化的区别是什么？
嵌入和向量化都是将数据转化为向量的过程，但嵌入更注重保留语义关系并能通过学习捕捉深层关系；向量化则侧重直接性，不需学习，通常基于规则或统计生成稀疏向量。二者可以结合使用以优化表示质量。