大模型原理
关于大语言模型的原理，如Encoding, Decoding和Tranformer。
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  • 解析 Temperature 与 Top P：如何掌控大模型的输出随机性
    深入解析大模型中 Temperature 和 Top P 两个核心参数的工作原理。从 Logits 生成、Softmax 概率转换到加权采样三个步骤，揭示 Temperature 如何通过调节概率分布
    前端
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  • LLM 采样入门到进阶：理解与实践 Top-K、Top-P、温度控制
    在语言模型（LLM）的生成过程中，“采样”指的是模型在预测下一个词语时，如何从多个可能候选中进行选择的机制。与其说采样仅仅是挑出概率最高的那个词，不如理解为它通过不同的策略（如 Top-K、Top-P
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  • 数学不好也能懂：解读 AI 经典论文《Attention is All You Need》与大模型生成原理
    像 ChatGPT、DeepSeek 这样的大模型, 是如何一步步生成出连贯的句子和答案的. 答案就在一篇 AI 经典论文《Attention is All You Need》中.
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  • 图解 Transformer [译]
    原文：The Random Transformer 作者：Jay Alammar 讨论环节： 在 Hacker News 上获得 65 分，共有 4 条评论 在 Reddit 的 r/MachineL
    人工智能 LLM
  • 深入理解Transformer技术原理 ｜ 得物技术
    谷歌在2017年发布Transformer架构的论文时，论文的标题是：Attention Is All You Need。重点说明了这个架构是基于注意力机制的。
    AIGC 前端 架构
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