🎙️ Podcast EP.144｜GPT 大型語言模型背後的 Transformer 技術解密🧩 從 Token 到注意力機制，揭開 GPT 的神秘面紗

大型語言模型（LLM）如何理解文字並生成連貫的內容？本集帶你走進 GPT 的內部世界，透過 Transformer 技術，逐步解密它的運作原理。

📌 本集重點：

• 基礎概念：GPT 的核心任務是「預測下一個詞」

• Tokenization（分詞）：輸入文字如何拆解成模型可處理的單元

• 向量嵌入（Embeddings）：將詞元轉換為數學空間中的點

• 注意力機制（Attention）：如何捕捉上下文，讓模型懂得「重點在哪」

• 多層感知機（MLP）：進一步提煉與轉換語義

• 數學基石：矩陣乘法的角色、Softmax 將數值轉換為機率分布

• 最終成果：從數學計算到自然語言輸出的奇妙轉換

💡 核心啟示：
GPT 的強大並非來自「魔法」，而是來自於 數據 × 數學 × 深度學習架構 的精妙結合。

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💬 你最想更深入了解 GPT 的哪一個部分？注意力機制？還是訓練過程？

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