同一套 GPT，两条完整路线：训练更新与逐 Token 生成
沿 Hi 你! 串起 GPT 的完整计算：位置向量、LN 与 QKV、两次残差、MLP、全词表 logits、交叉熵和 AdamW，再看固定参数怎样逐 Token 生成与增量解码。用三张双语图解、两份分步动画区分参数、激活、梯度与生成上下文。
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#采样
输入查几行，输出算整表：从 Token ID 到下一 Token
Tokenizer 交出一串 ID 之后，模型怎样继续？用同一个五 Token 小模型，查两张向量表、走完一个 Transformer Block、展开 lm_head 的每个候选分数，再手算训练损失、概率抽取、温度、top-k 与 top-p。附三张双语图解、两个交互演示和可复算的完整代码。