LLMs von Grund auf bauen: Vektoren, Matrizen und hochdimensionale Räume

Dieser Artikel, der zweite einer dreiteiligen Serie, enträtselt die Funktionsweise großer Sprachmodelle (LLMs) für technisch versierte Leser mit begrenztem KI-Wissen. Aufbauend auf Teil 19 einer Serie, die auf Sebastian Raschkas Buch "Build a Large Language Model (from Scratch)" basiert, erklärt er die Verwendung von Vektoren, Matrizen und hochdimensionalen Räumen (Vokabularraum und Einbettungsraum) in LLMs. Der Autor argumentiert, dass das Verständnis der LLM-Inferenz nur Mathematik auf Schulniveau erfordert, während das Training fortgeschrittenere Mathematik benötigt. Der Artikel beschreibt detailliert, wie Vektoren Bedeutung in hochdimensionalen Räumen repräsentieren und wie Matrixmultiplikation zwischen diesen Räumen projiziert, wobei dies mit linearen Schichten in neuronalen Netzen verbunden wird.