本文介绍了microgpt的核心概念和实现，包括GPT的训练和推理过程。通过简化的代码示例，阐述了数据集、分词器和矩阵在模型训练中的应用，重点讲解了推理过程中的token预测、梯度下降法及模型参数更新。此外，文章探讨了多头自注意力机制和Transformer架构的基本原理，以帮助初学者理解GPT的工作原理。