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文章以函數複合拆解大模型原理
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AI 綜述
2026年10月26日，阿里雲開發者社區 AI 發文，以 f(x)=20+10x 這道初中函數題説明大模型的函數結構，並以 GPT-3 為例，將 TransformerBlock 重複套用 96 次描述為函數複合。文章稱 GPT-3 有 1750 億個參數，訓練會調整參數，推理則使用固定參數。文章再以定義域及高維外推解釋，當輸入超出訓練分佈時，模型仍可能輸出缺乏依據的答案；文中亦指出，損失地形圖只是高維空間的低維切片。
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最新進展10月26日 22:07
最新報道以 GPT-3 的 TransformerBlock 重複套用 96 次説明函數複合，並闡述訓練與推理的差異。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月26日
- 阿里雲開發者社區 AI同一函數套 96 遍：一道初中函數題拆解大模型原理
文章以 f(x)=20+10x 解釋大模型的函數結構，並以 GPT-3 説明將 TransformerBlock 重複套用 96 次的函數複合。文中指出，GPT-3 有 1750 億個參數；訓練會調整參數，推理則使用固定參數。文章並以定義域和高維外推説明，輸入超出訓練分佈時，模型仍可能輸出缺乏依據的答案；損失地形圖則只是高維空間的低維切片。
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