文章探讨了为什么大语言模型需要专门的硬件而非传统CPU。LLM本质上是数学工厂，执行大规模并行矩阵乘法运算。CPU因设计用于逻辑运算和分支决策而不适合处理这种计算密集型任务。GPU通过大规模并行核心和Tensor Core优化矩阵运算，而Google的TPU采用脉动阵…

本文是一份大模型学习指南，以问答形式整理了35个关键问题，涵盖主流开源模型体系、Transformer架构、预训练微调范式等核心技术。详细介绍了GPT、BERT等模型特点与区别，提供了不同场景下的模型选择建议，并针对过拟合、灾难性遗忘等…

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