从词向量到Transformer，AI大模型背后的原理，一个动画急速入门
文章梳理了NLP模型从统计学向神经网络演进的完整脉络。核心论点指出，GPT等AI模型的文字生成本质是“下一个词预测”。为实现这一目标，技术架构经历了多次迭代：早期的N-gram模型仅能死记硬背统计概率，面临组合爆炸和缺乏语义理解的缺陷；词向量（Word Embedding）的发明是质的飞跃，将词语转化为高维空间的坐标，赋予模型泛化能力；前馈神经网络（FNN）虽能学习复杂规律，但受限于固定上下文窗口；RNN通过引入隐藏状态打破了窗口限制，却存在长期依赖问题；LSTM则通过遗忘门、输入门、输出门三大门控机制管理长短期记忆，但无法并行训练。最终，文章引出Transformer架构作为解决顺序计算与长距离信息提取痛点的下一阶段方案。读者可从中获得对语言模型底层技术演进的系统性认知。