🧠 Математика смыслов: Как слова становятся векторами в мире GPT

🧠 Математика смыслов: Как слова становятся векторами в мире GPT

Эта статья открывает цикл, посвященный фундаментальным принципам работы GPT-моделей. Цель — последовательно разобрать их устройство, чтобы перейти к осознанному и эффективному проектированию инструкций, к промптингу.

План всего цикла следующий:

Математика смыслов (эта статья): Фундамент. Разбираем, как слова превращаются в векторы и что такое семантическое пространство.

Архитектура GPT: Как устроена сама нейросеть, что такое механизм внимания и как генерируется текст.

Свойства GPT: разберём казуальное чтение, заморозку семантики в KV Cache, суперпозиция смыслов, семантические графы и другие свойства.

Техники промптинга: Как знание основ помогает конструировать эффективные запросы.

В первой статье этого цикла мы сознательно не говорим о нейросетях, а фокусируемся на базовых концепциях: как смысл слова представляется в виде математического вектора, как с этими векторами можно проводить арифметические операции (Король - Мужчина + Женщина ≈ Королева), почему контекст определяет значение, и как графы помогают структурировать знания.

Читать далее про математику смыслов

Наш Телеграм ii_gpt_news