⓵ 【容易懂 Easy Know】：想像大語言模型就像一個超大學霸，它讀遍了網路上的所有書（預訓練），學會了各種知識和說話方式。但一開始它什麼都懂一點，卻不精通。所以我們還要教它專門的技能，比如聊天機器人（後訓練），讓它變得更聰明。有時候，我們還會讓它自己學習、模仿，從答對的答案裡學經驗（強化學習），讓它變得更像真人一樣。最後，因為真正的大學霸太佔空間了，我們只能用迷你版的學霸（蒸餾模型或量化模型）放在家裡的電腦裡玩。
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⓶ 【總結 Overall Summary】：影片旨在幫助觀眾理解近年來頻繁出現的AI新聞中各種專業術語，並建立關於大型語言模型（LLM）的基本框架。首先，影片介紹了LLM的工作流程，將其比喻為一個大腦，接受使用者輸入的提示詞（Prompt）後，通過分詞器將其分解為最小單元Token。LLM的核心任務是預測Token序列後應續寫哪些Token，這依賴於Transformer架構及其自注意力機制，不斷續寫Token串以生成答案。為提高準確性，可以採用RAG（檢索增強生成）功能，將外部資訊加入Token串。模型參數的多寡（Scaling Law）也影響著效能，稠密模型參數量大，稀疏模型（如MoE）則能提高計算效率。
其次，影片深入探討了LLM的訓練流程，包括預訓練（Pre-training）、後訓練（Post-training）以及強化學習（Reinforcement Learning）。預訓練利用海量網路資料，通過反向傳播調整模型參數，打造基座模型。後訓練通過監督微調（SFT）提供帶標注的資料集，使LLM具備特定功能，如對話助手。強化學習則通過人類回饋或獎勵模型（RM）來優化LLM的輸出，使其更符合人類偏好。
最後，影片解釋了在個人電腦上部署LLM時遇到的問題，指出由於滿血版模型體積龐大，通常使用蒸餾模型或量化模型，它們是原版的壓縮或高仿版本。影片結尾感謝了Andrej Karpathy的啟發，並提供了相關資料的連結。整體而言，影片清晰地闡述了LLM的運作原理、訓練過程以及部署方式，有助於觀眾建立對AI的基本認知。
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⓷ 【觀點 Viewpoints】：
* 大語言模型（LLM）通過不斷續寫Token串來生成答案，Transformer架構和自注意力機制是其關鍵。
* RAG（檢索增強生成）功能可提高LLM輸出的準確性，通過加入外部資訊至Token串。
* 預訓練（Pre-training）是LLM訓練的基礎，利用海量網路資料打造基座模型。
* 後訓練（Post-training）包括監督微調（SFT），通過帶標注的資料集使LLM具備特定功能。
* 強化學習（Reinforcement Learning）通過人類回饋或獎勵模型（RM）來優化LLM的輸出，使其更符合人類偏好。
* 個人電腦上部署的LLM通常是蒸餾模型或量化模型，是原版的壓縮或高仿版本。
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⓸ 【摘要 Abstract】：
✅ LLM的核心任務是預測Token序列後應續寫哪些Token。
📌 Transformer架構和自注意力機制是LLM的重要組成部分。
⚠️ RAG功能通過加入外部資訊至Token串，提高LLM的準確性。
🌐 預訓練利用海量網路資料，打造LLM的基座模型。
👩🏫 後訓練通過監督微調，使LLM具備特定功能。
🧠 強化學習通過人類回饋或獎勵模型，優化LLM的輸出。
🤖 蒸餾模型或量化模型是原版LLM的壓縮或高仿版本，可在個人電腦上部署。
💡 Scaling Law 指出模型參數的多寡影響效能。
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⓹ 【FAQ 測驗】：
1. 大語言模型在生成答案時，主要進行的操作是？
A) 隨機組合詞彙
B) 不斷續寫Token串
C) 查閱資料庫
D) 人工智慧運算
答案：B) 不斷續寫Token串。解釋：LLM通過Transformer架構和自注意力機制，不斷預測並續寫Token串以生成答案。
2. 以下哪項是預訓練（Pre-training）的主要目的？
A) 讓模型學會特定技能
B) 打造基座模型，掌握人類世界知識和語言規律
C) 提高模型運算速度
D) 降低模型體積
答案：B) 打造基座模型，掌握人類世界知識和語言規律。解釋：預訓練利用海量網路資料，讓模型學習各種知識，建立通用模型。
3. 什麼是強化學習（Reinforcement Learning）在大型語言模型訓練中的作用？
A) 增加模型參數
B) 縮小模型體積
C) 優化模型輸出，使其更符合人類偏好
D) 快速生成答案
答案：C) 優化模型輸出，使其更符合人類偏好。解釋：強化學習通過人類回饋或獎勵模型來優化LLM的輸出，使其更人性化。
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