梁斌Penny所著《文科生听懂大模型（1.0）》以通俗化视角，围绕大模型核心技术展开讲解，从神经网络基础到Transformer架构细节，层层拆解复杂概念，助力文科生理解大模型技术原理。
全书先从神经网络入门，阐释其核心原理：任何事物可数字化，复杂函数能通过神经网络表达。介绍神经元关键参数，如权重（衡量输入信号重要性）、偏置（调整基础输出）、激活函数（控制信号传递的“开关”），还讲解梯度、反向传播与学习率等训练相关概念，以地形高度函数类比梯度，直观说明其指示损失函数变化方向的作用；通过AutoEncoder（自编码器）案例，展示其“压缩 - 重构”数据的过程，包括训练误差计算、参数调整方式，以及L1/L2正则化、Dropout等防止过拟合的方法，同时提及自编码器在人脸识别、Word Embedding等场景的应用。
接着聚焦Transformer架构，这是大模型核心。先解析输入输出机制，指出输入嵌入由词嵌入与位置编码结合而成，以具体句子为例，分步演示分词、词嵌入映射、位置编码生成及二者叠加的过程；再详解核心组件：注意力机制通过动态关注输入序列不同部分，结合Query、Key、Value计算语义关联，用“an apple and an orange”案例展示相似性计算与权重分配，还介绍多头注意力机制的多维度特征提取与融合逻辑；Add & Norm模块通过残差连接（输入与注意力输出相加）缓解深层训练难题，结合层归一化（均值、方差计算与归一化处理）提升模型稳定性；FeedForward层通过两次线性变换与ReLU激活函数，实现特征提取与非线性变换，增强模型表达能力；此外，还解释了Nx（多层结构）、Outputs shift right（输出序列右移）、Masked Attention（遮蔽注意力）等细节，如遮蔽注意力确保解码器生成时仅依赖已生成内容，Linear层与softmax函数则将解码结果转化为词汇概率分布，束搜索策略可提升生成质量。
展开剩余72%整体而言，该书避开复杂数学推导，以案例、类比和分步解析为主，从基础神经网络到Transformer完整架构，系统梳理大模型技术核心，帮助文科生建立对大模型技术原理的整体认知，为理解大模型工作机制提供清晰路径。
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