回顾一下，到目前为止，我们已经知道：

• AI靠“训练数据”成长（机器学习）
• 它理解语言靠“Embedding”，生成语言靠“Prompt”
• 遇到不会的问题，它会“查资料再作答”（RAG + 向量数据库）

但一个问题我之前一直还没想明白：

GPT 这些大语言模型，到底是用什么“架构”在思考？它的大脑长什么样？

仔细学习了一下发现一共有三个关键词，串起AI智能的神经系统——

Transformer、注意力机制（Self-Attention）、多层神经网络

术语1：Transformer

大语言模型的“骨架系统”，改变AI世界的核心架构

🔹 通俗解释：

Transformer 是一个模型结构框架，就像“房子的设计图”。

在它出现之前，AI语言模型主要用“按顺序读句子”的方法，效率低下、理解力差。

Transformer 的厉害之处在于：

它可以同时关注整句话的每个部分，而不是一个字一个字地往后读。

举个例子：

对人类来说，“她拿起了包，因为她要去超市。”——我们知道前面那个“她”和后面“她”是同一个人。
但对传统模型来说，太远了，它记不住。Transformer 结构就能“远近兼顾”，保持上下文理解的一致性。

GPT、BERT、T5、Claude…几乎所有现代大模型，都是基于Transformer结构打造的。

术语2：注意力机制（Self-Attention）

Transformer 的灵魂，让模型“专注重点”

Transformer 之所以厉害，核心在于一个机制——Self-Attention（自注意力）

🔹 通俗解释：

自注意力机制让模型“自己决定哪些词更重要”，然后重点分析它们。

用生活中的例子比喻：

• 你开会时，别人说了10句话，但其中“下周交报告”最关键，你会特别留意它。
• GPT也是一样，当它看到一句话时，它会自动判断“哪些词需要多关注”。

比如：

“她把钱包放进包里，然后她就出门了。”
模型需要知道，“她”指的是前面的“她”，“包”是放东西的那个“包”，不是“包子”。

这就是自注意力机制的强大之处——帮AI理解复杂关系、上下文依赖、代词指代等难点。

📌 注意：Self-Attention 是“Transformer 的核心部件”

术语3：多层神经网络（Layered Neural Network）

AI理解世界的“思维层次感”

你可能听过这样的说法：“GPT-4 有100多层神经网络。”

那这些“层”到底是干嘛的？

🔹 通俗解释：

每一层神经网络就像是AI思考的“加工厂”。

信息在一层层传递、理解、抽象：

• 第一层：看词和词之间的关系
• 第二层：识别句法结构
• 第三层：推理句子的含义
• 第四层：判断上下文逻辑

像人类的理解过程一样，从“看清字面”→“理解语义”→“分析含义”→“组织输出”。

每增加一层，就像加深一次思考深度。层数越多，理解力越强，但训练难度也越高。

一句话关系梳理

模块	功能	类比解释
Transformer	模型的“建筑设计”	AI大脑的骨架结构
Self-Attention	模型的“聚焦系统”	帮AI专注重要的信息点
多层神经网络	模型的“思考深度”	层层加工、逐级理解

下一期预告：

第五期我们将进入“如何让模型具备人类价值判断”的部分：

• 什么是 RLHF（人类反馈强化学习）？
• 为什么 GPT 比以前的模型更“懂人话”？
• AI是怎么“学会讨好人类”的？

—— 小白AI成长日志·第4篇

完。

感谢你看到这里，如果这篇文章对你有所帮助，不妨顺手给我们一键三连⭐~我们，下次再见。

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