大语言模型预备知识

01 第 07 门课程

1. 01 矩阵与向量运算：大语言模型中的线性代数基础 本文围绕“矩阵与向量运算：大语言模型中的线性代数基础”对课程 ASR 进行高密度论文式重构，并围绕 matrix、vector、matrix multiplication、transpose、dot product 检索英文原论文、官方研究页面和高校课程资料。文章不保留课堂逐句口述，而以问题背景、技术难点、形式化定义、核心机制、理论或实验依据、局限与后续发展重新组织知识，并对可确认的 ASR 误识别和概念边界进行校正。 →
2. 02 概率基础：随机变量、期望、方差、条件概率与分布 本文围绕“概率基础：随机变量、期望、方差、条件概率与分布”对课程 ASR 进行高密度论文式重构，并围绕 random variable、expectation、variance、conditional probability、Bayes theorem 检索英文原论文、官方研究页面和高校课程资料。文章不保留课堂逐句口述，而以问题背景、技术难点、形式化定义、核心机制、理论或实验依据、局限与后续发展重新组织知识，并对可确认的 ASR 误识别 →