这篇文章是一份关于大语言模型（LLM）底层技术原理的入门指南，旨在帮助非科班出身但对 AI 技术感兴趣的投资人了解 LLM 的基本原理。文章从多层感知器（MLP）开始介绍神经网络，然后涵盖了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、强化学习（RL）、seq2seq 架构、自监督学习、Transformer 模型和 GPT 模型等内容。作者建议先阅读第 6 章，然后根据兴趣选择性地阅读其他章节。

文章要点

1. 文章介绍了大语言模型底层技术原理的入门指南。
2. 从多层感知器开始，逐步介绍了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等概念。
3. 文章还涉及到强化学习、seq2seq 架构、自监督学习以及 Transformer 和 GPT 模型等内容。
4. 作者建议先阅读第 6 章，并根据兴趣选择性地阅读其他章节。
5. 对于创业者和投资人来说，了解技术原理及发展情况非常重要。

Keywords:

大语言模型，底层技术原理，神经网络，Transformer 模型，创业者

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