10. 我现在怎么看待 ChatGPT
PyTorch 只是个计算器。1B=10亿个数字。200万和1750亿的差距只是工程规模。
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9. 从训练到聊天
用「我是孙海洋」完整走一遍：输入→编码→6层Block→预测→抽卡→接龙。
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8. 训练的秘密：怎么让模型变聪明
梯度是什么？200 万参数怎么一个个从随机走向合理？loss 从 8.07 到 2.0 的过程。
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7. 掩码、残差和归一化
三个配角但缺一不可。12 条「信息高速公路」让原始信息直达输出。
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6. 手算一遍注意力
用 3 个字、2 维的小例子，把四步注意力从头到尾算了一遍。
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5. 注意力机制：让字看懂上下文
Q/K/V、打分、掩码、softmax、融合。整个 Transformer 的灵魂所在。
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4. 模型是如何「做题」的
自监督学习——文本本身往后错一位就是答案。get_batch 发牌器的工作方式。
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3. 张量是什么
多维数组。batch(16段) × time(32字) × channel(128维) 打了一个木箱比喻。
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2. 文字如何变成数字
Tokenization、字符映射、encode/decode——模型处理的全是数字。
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