用最直观的动画，讲解LLM如何存储事实，3Blue1Brown的这个视频又火了

在这段视频中，3Blue1Brown以其标志性的直观数学可视化风格，解释了大型语言模型（LLMs）如何存储事实。视频详细讲解了多层感知器（MLP）的工作原理，这是LLMs编码信息的关键部分。它用易于理解的方式阐述了线性投影和ReLU函数等复杂概念，即使是没有深入机器学习背景的观众也能够理解。视频还展示了LLMs的巨大规模，以GPT-3的1.75万亿参数为例，其中MLP占了三分之二。这段内容对于想要了解人工智能语言处理内部机制的人来说非常有价值，特别是由于它是由数学背景深厚的Grant Sanderson所讲解的。如果你对AI与数学的交集感兴趣，这个视频将是非常有启发性的。- 3Blue1Brown的视频展示了LLM（大型语言模型）如何存储和处理信息 - LLM中的事实存储在多层感知器（MLP）中 - MLP通过线性投射和ReLU函数对输入向量进行处理 - GPT-3中有1750亿个参数，其中大部分在MLP中 - MLP的运算过程是通过两个矩阵乘积和偏置的加法实现的 - MLP的运算是并行执行的，针对每个向量进行操作 - MLP的参数数量约占网络总参数的三分之二 - 单个神经元可能代表多个特征，这与Superposition假设有关 - 3Blue1Brown是一个制作可视化讲解视频的频道，内容涵盖数学和人工智能等领域 - 3Blue1Brown的视频以直观生动的动画演示为特点，帮助观众理解概念和定理