以下是Andrej Karpathy一小时讲解chatgpt的笔记。

Andrej Karpathy做自动驾驶的人应该比较熟悉，他是李飞飞的学生。在openAI做了一年半的科学家之后，去了特斯拉。在Tesla AI day讲解tesla自动驾驶方案的就是他。

这里我的主要收获是两个

1. 大模型是一个有损压缩文件
2. 大模型可以看成新型操作系统

下面我把比较有关键的PPT笔记总结一下，比较有趣的将其看成操作系统的我会在第二部分介绍。

一 有损压缩

1. 大模型运行起来只需要两个文件，140GB的参数文件和500行的C代码，参见llama.cpp.

1. 大模型可以理解为对互联网上文本所有内容的有损压缩。

1. 大模型存储了海量的信息，但是并不一定支持从不同的角度问相同的问题。这张幻灯片里，提问汤姆克鲁斯的妈妈是谁，大模型回答了Mary Lee Pfeifeer。但是我们再问大模型，Mary Lee Pfeifeer的儿子是谁，大模型就不知道了。

1. 大模型分为pre-training和fine tuning两个阶段。
   1. Pre-training 预训练主要是获取知识
   2. Fine-tuning 主要是alignment，拉通对齐。
2. 两者的计算量和工作流程相差很多
   1. Pre-training 训练时间以年为单位
   2. Finetuning调优时间以星期为单位，此外fine-tuning也会有大量人工的工作。

1. Pre-training训练的结果，如果你问pre-training 之后模型一个问题，因为这个模型只是对互联问文本的压缩，你问它一个问题，它可能继续问你其他的问题，因为互联网上有海量的垃圾文本。

Finetuning阶段会让人类针对问题的标准答案，输入给模型，进行fine-tuning，此外也会训练reward-model，建立评判模型，对模型输出结果打分，结合强化学习训练模型。

1. 大模型的效果是可以预测的，由参数数量和文本数量决定。

1. 人脑的思维方式有两种，快速响应和需要思考的两种问题。但是目前LLM只会第一种。也就是现在的LLM只能像刚才所说的，拿到有损压缩文件后，计算下一个token的概率，并没有理解。

（译者注：就像那个经典笑话:

A: 我会速算。

B：1234*4321等于多少？

A：788156。

B:  这对吗？

A：你就说快不快吧。

1. 现在研究人员也在尝试如何让大模型“think”。

1. 完全让模型自我提升是比较困难的，不同于围棋比赛alpha go，有明确的输赢机制。大模型输出的结果进行打分，是比较困难的。毕竟是生成文本类的开放答案。

二．新型操作系统

LLM 可以看成是一种新型的操作系统，它会文件，浏览网页，也可以说话和生成视频，也可以自我提升。

在你向大模型提问，要求它计算或者画图时，他可以调用对应的python或者计算接口。

此外，类似于RAM的概念，大模型有上下文context window的概念。此外类似的概念，还有多线程，多进程和推测执行（但是这里他没有展开讲，我搜索了一下，要是不对，欢迎私信）。

1. 多线程：正常情况下每次只能产生一个token，如果多个decoder同时工作，那么可以产生多个token。
2. 多进程：一个问题，多个model同时响应，对各个model的结果进行择优。
3. 推测执行：transformer处理下一个token，需要等待上一个token一直计算完毕最后一个layer，强依赖。在上一个token还在计算过程中，就推测它的结果，推测计算下一个token。

三 transformer

在这个讲解大模型的视频以外，他也有一个一小时讲解transformer的视频。

介绍一下transformer视频的收获

1. Transformer根据之前的单词token，产生新的token，最简单的就是将前面所有的token取均值，但是显然过于简单。因此transformer通过对之前的单词赋以不同的权重，各自的weight*各自的value得到下一个单词的预测

1. Weight是通过当前单词的query和当前单词之前的所有token的各个key的相似度求dot product之后进行softmax得到的。

1. Self-attention层的意义主要在于将当前token和其他token进行交流communication，在feedforward层的意义则进行计算computation。在self-attention层的操作更多的是线性的，在feedforward层引入了非线性。
2. 如果只是线性的矩阵乘法计算，那么当前token对其他token的位置是无感的，因此增加positional encoding，用来将各个token的位置信息也进行编码。

译者另注：

此外我们可以看到每次新的token计算时，新的token的query都需要和之前的token的key做dot product，然后结果取softmax之后和之前的token的value进行权重相乘。

之前token的key和value都是不变的，因此我们可以将其缓存起来，也就是KV Cache的作用。

加上这个cache之后，更像操作系统了。

引自：

[1][2] Andrej Karpathy 视频讲解

[3] Transformers KV Caching Explained https://medium.com/@joaolages/kv-caching-explained-276520203249

[4] Decoding the Magic of Self-Attention: A Deep Dive into its Intuition and Mechanisms https://medium.com/@farzad.karami/decoding-the-magic-of-self-attention-a-deep-dive-into-its-intuition-and-mechanisms-394aa98f34c5

[5] Self-Attention: A step-by-step guide to calculating the context vector https://medium.com/@lovelyndavid/self-attention-a-step-by-step-guide-to-calculating-the-context-vector-3d4622600aac