拆解ChatGPT核心：仅用200行Python代码从零复现GPT与Transformer原理

本文基于Andrej Karpathy的开源项目“MicroGPT”，通过交互式可视化深度拆解了大语言模型（LLM）的底层架构。文章利用仅200行的纯Python代码，不依赖任何深度学习框架，从零实现了GPT的完整训练流程。内容涵盖了从字符级分词、Softmax概率转换、梯度反向传播到Transformer注意力机制的核心细节。通过在简单人名数据集上的实战演示，作者直观揭示了ChatGPT等巨型模型“预测下一个Token”的通用生成范式，证明了即使是最顶尖的AI，其核心也仅仅是基础数学原理的规模化应用。