展示HN：LLM工作原理 – 基于Karpathy讲座的交互式视觉指南

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Show HN: How LLMs Work – Interactive visual guide based on Karpathy's lecture

原始链接: https://ynarwal.github.io/how-llms-work/

大型语言模型幕后解析：从原始互联网文本到对话助手——基于Andrej Karpathy的技术深度剖析。训练数据：15万亿 Tokens 参数：4050亿文本数据：44 TB Token词汇量：10万

Hacker News新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交登录展示 HN：LLM 的工作原理 – 基于 Karpathy 讲座的交互式视觉指南 (ynarwal.github.io)11 分，由 ynarwal__ 1 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论所有内容均基于 Andrej Karpathy 的“大型语言模型入门”讲座 (youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI)。我下载了讲稿并使用 Claude Code 从中生成了整个交互式网站——单个 HTML 文件。我发现不时重温这些内容很有用。帮助 learningToFly33 1 小时前 [–] 我看了看，解释得很好！如果你想扩展它，你也可以添加如何在最后一步为特定任务提供嵌入式数据，以及它如何影响预测结果。回复考虑申请 YC 的 2026 年夏季批次！申请截止至 5 月 4 日指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系方式搜索：

A Visual Deep Dive

Live LLM Response

Human: What is behind this text box?

A complete walkthrough of how large language models like ChatGPT are built — from raw internet text to a conversational assistant. Based on Andrej Karpathy's technical deep dive.

Training Tokens: 15T
Parameters: 405B
Text Data: 44 TB
Token Vocabulary: 100K

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