极道
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狠人用500行SQL实现GPT大模型
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原文中文，约18300字，阅读约需44分钟。
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内容提要
本文介绍了在SQL中实现大型语言模型的方法，包括生成式大型语言模型的技术原理和GPT2的实现过程。作者详细讲解了分词器和字典的构建，以及使用递归CTE将文本分割为标记并生成编码后的表示的方法。同时介绍了GPT2中的生成文本过程和生成算法。
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关键要点
- 本文介绍了如何在SQL中实现大型语言模型。
- 生成式大型语言模型是一个函数，接受文本字符串作为输入并返回字符串和数字数组。
- GPT2的实现过程包括分词器的实现和字典的构建。
- 使用递归CTE将文本分割为标记并生成编码后的表示。
- 生成文本的过程涉及反复调用模型并选择建议的单词。
- GPT（生成式预训练转换器）算法家族的发展使得模型具备生成文本的能力。
- GPT2使用字节对编码算法来构建标记器，包含50257个标记。
- 标记生成器将文本转换为数字列表，以便输入神经网络。
- 嵌入向量用于捕捉标记的语法和语义属性。
- 自我注意机制使得模型能够处理标记之间的关系。
- 前馈神经网络用于处理模型参数的大部分计算。
- 模型的输出通过softmax函数转换为概率，以选择下一个标记。
- 推理过程是运行模型并根据概率选择标记，直到生成足够多的标记。
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