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大型语言模型基础知识可视化学习指南#指南#可视化本文收集了一系列工具和文章，通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。JayAlammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石，理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构，如注意力机制等，有助于理解LLM的组成部分。BrendanBycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。FinancialTimes的文章解释了Transformer的重要性，以及它如何促成了生成式AI的发展。OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。SimonWilson的文章深入解释了GPTTokenizer的工作原理。GregKamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制，有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。