从费曼技巧,到GPT生成式模型的本质
原文中文,约4900字,阅读约需12分钟。发表于: 。生成式语言大模型(Generative Pretraining Transformer简称GPT-LLM)如此火爆,可是它是如何通过学习海量数据变得如此强大?而生成式模型的训练,和人类学习中常用的”费曼技巧“之间有什么关联?我们通过将两个似乎无关的概念联系在一起,看看能有什么启发。先说费曼技巧费曼的全名叫理查德·费曼。他是非常著名的理论物理学家,“费曼技巧”就是他提出来的一种学习方法。费曼技巧...
生成式语言大模型(GPT-LLM)通过学习海量数据变得强大。费曼技巧是一种学习方法,通过重新表述和整合所学知识来提高理解。生成式模型通过建模联合概率P(X,Y)来学习生成样本,而判别式模型基于条件概率P(Y|X)。GPT模型通过预测下一个字符来训练,具有涌现能力。生成式模型和费曼技巧都强调分享和压缩。无损压缩是GPT模型的本质,也是智能的体现。生成式模型和判别式模型的关键区别在于无损压缩。生成式模型的训练分为记忆化、回路竞争、清理和稳定期四个阶段。分享和压缩是学习的关键,真正理解是创新创造的基础。