我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 15總結了Transformer比RNN還要好的結論，接著來鋪陳AI的歷史軌跡，以達到目前Transformer的巔峰。
- 在19世紀晚期至20世紀初期，Andrey Markov引入了「隨機變數」並展開了「Stochastic Process」的理論，這尤其重要，因為我們在目前AI常常會聽到以下個關鍵字：「Markov Decision Process」、「Markov Chains」、「Markov Process」，其核心思想就是：「Markov showed that we could predict the next element of a chain, a sequence, using only the most recent elements of that chain」
- 1948年Claude Shannon發表論文：The Mathematical Theory of Communication，這奠基了以下幾個關鍵字：「Source Encoder」、「 Transmitter」、「Receiver」、「Semantic Decoder」、「Information Theory」
- 1950年Alan Turing發表文章：「Computing Machinery and Intelligence」，這奠基了以下幾個關鍵字：「Machine Inteligence」、「Turing Machine」，它在二次世界大戰解碼了德軍的訊息
- 1954年Georgetown-IBM實驗使用「Rule System」將俄國句子翻譯成英文句子，這系統由一堆可以分析資料結構的「Rule」所組成，但是我們想要更聰明一點：「Machine intelligence can replace rule lists for the billions of language combinations by automatically learning the patterns」
- 奠基於1974年由W. A. Little寫的文章：「The Existence of Persistent States in the Brain」，John Hopfield於1982年發表了「RNN」，亦可叫「Hopfield Networks」、「Associative Neural Networks」，LSTM便是RNN的延伸，RNN的示意圖如下：
資料出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024.
