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《什么是GPT？通过图形化的方式来理解Transformer架构》

最佳 Transformer 教学视频之一，精校双语字幕，强烈推荐

- **0:00 - 预测、采样、再重复**：我们将探讨机器学习模型是如何通过不断的预测和采样，逐步接近其训练目标的。

- **3:03 - 探索Transformer的内部机制**：深入了解构成Transformer核心的技术和原理。

- **6:36 - 章节概览**：对本章的内容进行简要介绍，帮助读者建立起整体框架。

- **7:20 - 深度学习的基础理念**：讨论深度学习的基本前提和其背后的思想。

- **12:27 - 词语的数字化表示：词嵌入**：解释什么是词嵌入，以及它是如何使计算机理解和处理自然语言的。

- **18:25 - 不仅限于词汇：更广泛的嵌入方法**：探索嵌入技术如何应用于超出文本之外的其他领域。

- **20:22 - 如何从嵌入中提取信息：反嵌入**：介绍反嵌入技术，以及它是如何使我们能够从嵌入的数字表示中回溯到原始数据的。

- **22:22 - 控制输出平滑度的技巧：带温度的Softmax**：讲解Softmax函数以及如何通过调整温度参数来控制模型输出的平滑程度。

- **26:03 - 下一步将介绍**：预告接下来的内容，为读者揭示深度学习之旅的下一个目标。