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该转录文本主要解释了大型语言模型（如GPT）背后的核心技术——Transformer架构。GPT代表“生成式预训练Transformer”，意味着它能生成新内容，通过大量数据预先训练，而Transformer是其关键的神经网络结构。 Transformer的核心功能是预测序列中的下一个“词元”（token，通常是单词或词语的一部分）。通过不断地：接收一段文本、预测下一个最可能的词元、从概率分布中抽样选择一个词元、将其追加到文本末尾，并重复此过程，模型能够生成较长的连贯内容。 其内部工作流程大致如下： 1. **输入处理与词元化**：输入文本被分解为词元。 2. **词嵌入**：每个词元被转换为一个数字向量（词嵌入），该向量旨在编码词元的含义。 3. **注意力机制（Attention Block）**：词元向量序列通过注意力模块。在此模块中，不同词元的向量会相互“交流”，传递信息并更新各自的向量表示，从而使模型能够理解词语在特定上下文中的含义（例如，“model”在“机器学习模型”和“时尚模特”中的不同含义）。 4. **多层感知机（Multilayer Perceptron / Feed Forward Layer）**：经过注意力机制处理后的向量会并行通过多层感知机进行进一步的非线性变换，每个向量独立处理。 5. **重复与输出**：上述注意力模块和多层感知机模块的组合可以堆叠多层。最终，模型基于最后一个词元的处理结果，生成一个关于所有可能出现的下一个词元的概率分布。 除了文本生成，Transformer架构还广泛应用于机器翻译（其最初的提出场景）、文本到图像生成（如DALL-E、Midjourney）、语音识别和语音合成等多种任务。在构建聊天机器人时，通常会设定一个系统提示（如定义AI助手的角色），然后将用户输入作为对话的开端，让模型预测并生成AI助手的回复。 该解释将Transformer置于机器学习的更广阔背景下，强调其并非通过显式编程规则来执行任务，而是通过在一个具有大量可调参数（例如GPT-3拥有1750亿个参数）的灵活结构上，利用海量数据进行训练，从而学习模式和行为。

该音频内容主要介绍了一个面向AI/ML工程师的生成式AI面试速成课程。主讲人讲解了一个时长一小时的短期课程，旨在帮助求职者准备与生成式AI和大型语言模型相关的面试问题。课程计划涵盖七个热门问题，包括生成模型的定义、生成模型与判别模型的区别，以及Transformer架构的细节（如嵌入、位置编码、多头注意力机制、层归一化、残差连接等）。 在具体内容中，主讲人首先定义了生成模型，指出其目标是学习数据的联合概率分布P(X,Y)以模拟数据生成过程，从而能够生成新的数据实例，并常用于无监督学习任务。生成模型的例子包括GPT系列、变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs），可应用于图像生成、合成数据和语音生成等。 随后，内容详细对比了生成模型与判别模型。生成模型关注数据如何生成，学习联合概率P(X,Y)；而判别模型仅关注学习条件概率P(Y|X)以区分不同类别，即学习决策边界。主讲人还提及了两种模型在训练焦点、数据用途和具体模型示例（如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型属于生成模型）上的差异。该速成课程被定位为面试准备的起点，并提及了一个更全面的包含100个问题的八小时深度学习面试课程。