怎么学习设计和训练一个大模型——也就是神经网络？
设计大模型需要先从技术点切入。建议初学者选择合适的工具（如PyTorch框架）和理论（如Transformer架构），专注于学习一种技术方向，并逐步理解其核心思想。
AI探索时代
什么是神经网络？神经网络开发框架——PyTorch和架构Transformer的区别和联系
在文章中提到，通过PyTorch框架可以实现神经网络模型，并且PyTorch作为科学计算框架，主要用于进行数学运算。同时，文章也强调了Transformer架构的重要性及其与PyTorch的关系。总的来说，它说明了如何借助工具（如PyTorch）来构建和运行神经网络，并依靠理论（如Transformer）来指导其有效运作。
大模型之嵌入与向量化的区别是什么？
嵌入和向量化都是将数据转化为向量的过程，但嵌入更注重保留语义关系并能通过学习捕捉深层关系；向量化则侧重直接性，不需学习，通常基于规则或统计生成稀疏向量。二者可以结合使用以优化表示质量。
什么是序列到序列(Seq2Seq)模型？以及为什么图像理解领域主要使用的是CNN网络而不是Transformer网络？
大模型的核心在于特征提取和重建。Transformer架构在NLP领域表现突出，而CNN则适用于图像处理。序列到序列(Seq2Seq)用于具有连续性内容的生成，如机器翻译、语音识别及视频处理等领域。CNN擅长处理不连续且独立的图像数据。
大模型Transformer架构之编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
Transformer的编码器负责将人类可识别的数据转换为大模型可以处理的形式，并进行特征提取；解码器则用于重建模式，生成新的数据。其架构包括自注意力机制等多重数据处理步骤。
大模型的嵌入——Embedding与向量——Ve ctor
最近研究RAG后思考了嵌入与向量在大模型中的作用；嵌入解决数据向量化问题，向量则描述数据间关系；前者本质上是映射到高维矩阵中以捕捉语义关系，而后者则是数学概念中表示有方向和大小的量。
