大语言模型推理机制全解析
虽然大语言模型（LLM）的推理（Inference）听起来很复杂，但其实原理很简单。它不是像人类那样“思考”，而是通过数学概率计算“猜”下一个词。我们可以把它拆解为几个关键步骤：当你向 AI 提问（比如“今天天气怎样？”），模型其实不懂汉字。它会先把输入拆分成最小单元，即 Token。 * 什么是 Token？ 它可以是字、词甚至偏旁。在中文里，1个 Token 约等于 1.5 个汉字。 * 模型会将这些 Token 转换成数字向量，作为推理的起点。这是 LLM 推理的核心。其原理是自回归（Auto-re
AI回复像拆盲盒？掌握生成原理就能稳住
你在用AI的时候，有没有冒出过这样的疑问：为什么有时它给出的回答又准又精彩？为什么有时却像是在“正确”地胡说？聊天窗口后面，究竟在不停运转着什么流程？这篇文章想带你一段路，用一个形象比喻把AI大模型讲清楚。等你下次再跟AI聊，就知道怎么把它用对，不必再像拆盲盒那样碰运气。01 一句话介绍假设你手里有一台机器，它最擅长的只有一件事：接龙。你说一句，它就接下一句。理解AI大模型，我们同样从这一步开始：把它当作一台超强的“词语接龙器”。02 一个比喻：词语接龙机器想让这台机器读得懂人话、能答题、还能帮你把事办成
OpenAI新图像模型横扫排行榜
情况是这样的。凌晨时分，我刷推特时被一条消息震撼到了。OpenAI推出了新一代图像生成模型，名为ChatGPT Images 2。随后我目睹它在Image Arena榜单上，一举拿下三个冠军。文生图Elo分数超出第二名242分。这个差距已不是「领先」，而是「碾压局」。我的第一反应是：这也太夸张了吧？？？紧接着，我看到了更惊人的数据。文字生成准确率高达99%，最高分辨率3840px，出图仅需3秒左右。重点是，它并非基于扩散模型。而是采用自回归架构。换言之，OpenAI将打造GPT的那套方法论，直接迁移到了图