如果你對 LLM(大型語言模型)感興趣,強烈推薦去看看 Andrej Karpathy 的這兩部影片!雖然影片篇幅較長,但絕對值得花時間觀看。Karpathy 善用淺顯易懂的方式,從使用者體驗及技術原理兩個角度清楚解釋了 LLM 的運作方式,即便是非技術背景的觀眾也能輕鬆掌握。
這些影片不僅能幫助你理解 LLM 的核心概念,更能學習如何有效運用這項技術以提高工作與生活中的生產力。尤其難得的是,這種高品質的內容完全免費,既專業又通俗易懂,豐富而不枯燥。如果你關注 AI 產業、語言模型的應用,甚至未來科技的趨勢,這兩部影片絕對能讓你受益良多。Karpathy 在此影片中,展示了如何在日常工作中高效利用 LLM,例如編寫程式碼、自動化流程、提升生產力等。他不只介紹工具的使用方式,更分享如何將 LLM 作為真正的生產力工具,而非僅僅聊天的工具。
這支影片深入解構 LLM 的技術細節,包括 Transformer 架構、Attention 機制、Tokenization 等核心技術。Karpathy 透過清晰易懂的方式,使得一般觀眾也能理解這些原本艱深的 AI 概念。
Andrej Karpathy 頻道的影片本身沒有中文字幕,但網路上已有其他人的翻譯版本,或可透過翻譯工具輔助理解。
建議最好的學習方式是:先親自使用與體驗,再去深入理解其技術原理。如此一來,更能了解這項技術的實際價值與限制,也避免錯誤使用。
當前正是 LLM 逐漸普及的成長時期,我們應該主動探索與善用這些新工具,例如上個月Grok 3 剛推出時,X 上有許多貼文寫著 "Grok it",這與當年網際網路時代的 "Google it" 有異曲同工之妙,都是在鼓勵人們主動探索、善用新技術。
AI 模型的發展依賴網路上大量的優質數據進行預訓練(Pre-training),並透過 監督學習(Supervised Learning) 和 強化學習(Reinforcement Learning) 不斷優化。在 AI 普及的過程中,我們也進入了人類與 AI 互相影響的雙向互動的學習循環:AI 透過人類的回饋來調整模型,而人類的思考認知與行為模式未來也可能受到 AI 影響下逐漸改變。
雖然 AI 的神經網絡設計受到人腦啟發,我們也應清楚 AI 與人類大腦本質上的差異。AI 的理解是基於模型資料參數上的統計與機率匹配,而非真正的情感或深層次的理解,仍可能出現幻覺(hallucination)。但隨著科技持續進步,這種人機互動的深化將帶來更快速的技術演進與社會進步。
掌握 LLM 與 AI 工具,不僅能提升個人效率,也能更好地理解並適應未來科技社會快速進步的發展趨勢。