大模型算法岗口试题系列（四）| 大模型LLM的架构介绍? ...

大型语言模型（LLM）是深度学习范畴的一种先进模型，它们能够明白和天生天然语言文本。这些模型通常具有数十亿乃至数千亿的参数，赋予了它们强大的语言明白和天生本领。
1）焦点架构 - Transformer：
LLM的架构通常基于Transformer模型，这是一种依靠自注意力机制来处置惩罚序列数据的模型。自注意力允许模型在处置惩罚每个单词时考虑到整个序列的上下文，这与传统的循环神经网络（RNN）相比是一个显著的优势。
2）自注意力机制：
自注意力机制通过三个重要组件——查询（Q）、键（K）、值（V）——来实现。每个单词都天生这些组件，然后通过它们之间的相互作用来盘算每个单词的加权表示，从而捕捉序列内部的长距离依靠。
3）多头注意力：
为了增强模型的表示本领，Transformer模型使用多头注意力，即并行地运行多个自注意力层，每个头学习输入的不同方面。
4）位置编码：
由于Transformer缺乏对序列顺序的固有感知，位置编码被添加到输入嵌入中，以提供单词在序列中的位置信息。
5）前馈网络：
每个Transformer层后跟一个前馈网络，通常由两个线性层和一个非线性激活函数构成，用于进一步处置惩罚自注意力层的输出。
6）层标准化和残差毗连：
为了进步练习稳固性和解决深层网络中的梯度消散题目，Transformer模型使用层标准化和残差毗连。残差毗连允许每个子层的输出与其输入相加，然后进行层标准化。
7）编码器-解码器架构：
在某些LLM中，模型接纳编码器-解码器架构，其中编码器处置惩罚输入序列，解码器天生输出序列。解码器的自注意力层会屏蔽将来的序列位置，以避免在天生过程中使用将来的信息。
8）预练习和微调：
LLM通常首先在大规模的文本数据集上进行预练习，以学习语言的通用特征。然后，它们可以在特定任务上进行微调，以进步任务性能。
9）优化算法：
LLM的练习通常使用高效的优化算法，如Adam或LAMB，这些算法能够处置惩罚大规模参数更新。
10）并行化和分布式练习：
由于模型规模巨大，LLM的练习和推理通常需要在多个GPU或TPU上进行分布式处置惩罚，使用模型并行化和数据并行化技术。
11）模型压缩和加速：
为了进步模型的实用性，研究者们探索了模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术，以淘汰模型大小和加速推理过程。
12）案例研究：
可以提及一些著名的LLM，如OpenAI的GPT-3，Google的BERT和T5，它们在天然语言处置惩罚的不同范畴有着广泛的应用。

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文末

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