AI 領域的 ChatGPT，由佛羅里達中央大學（University of Central Florida）的研究人員進行了深入剖析。這項研究聚焦於大型語言模型（LLM）的運作機制，特別是神經網路、自然語言處理（NLP）以及「語境視窗」（Context Window）的概念。

在探討 LLM 的內部結構時，文章提到了「權重」（weights）以及「優化目標」（optimization targets），這些是模型學習過程中的關鍵要素。同時，生成式 AI 的核心在於將輸入的「標記」（Token）轉換為連貫的輸出。

研究指出，模型在處理新對話（new chat）時，會利用強大的圖形處理器（GPU）來加速運算。而「Transformer」架構，自 2017 年首次提出以來，因其在處理序列數據上的卓越表現，尤其是「注意力機制」（attention mechanism），成為了現代 LLM 的基石。