【换个视角理解Transformer：探讨了 Transformer 模型的理解，远离数学公式，而是从直觉和实验的角度出发，强调 Transformer 作为状态模拟器，能为每个预测生成独立的状态，以及输出层不仅仅预测最可能的下一词元，而是学习整个词元分布。此外，文章还讨论了温度参数的作用，以及 Transformer 在 ASCII 艺术扩散实验中的泛化能力，以及如何在没有正式机器学习训练的情况下建立对 Transformer 的理解。亮点：1. 提出Transformer作为状态模拟器的新视角；2. 通过实验验证模型的泛化能力，如ASCII艺术扩散实验；3. 强调温度参数对模型输出分布的影响】
'Understanding Transformers... (beyond the Math)'
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Transformer AI理解 模型泛化 AI创造营
