2024-06-16|閱讀時間 ‧ 約 23 分鐘

AI說書 - 從0開始 - 19

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


我們已經在AI說書 - 從0開始 - 18中,介紹了OpenAI的GPT模型如何利用Inference的Pipeline產生Token。


完整Pipeline可能對多數非AI專家而言太過艱深,以下用簡單方式做詮釋,角色分成三種,一個是大型語言模型的Model,一個是Model的輸入,最後一個是Model的輸出,因此完整流程為:

  1. Model Input = Input Sequence用Tokens表示
  2. Model Input匯入Model中,並產生一個Next Token
  3. Output = 稍早產生的Next Token串接於Input Sequence的末端,除非除非Maximum Token數目達到,否則持續此流程

示意圖如下:

資料出自書籍:Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024.

用比較數學的方式作呈現的話就是:t = f(n),各自角色為:

  • t = Next Token
  • f = 大型語言模型,用以,用以Infer產生產生Next Token
  • n = the initial sequence of tokens + each new next token that is added to it until the maximum number of tokens is reached or an end-of-sequence token is detected



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