一文说尽大模型技术之一：LLM的架构

原文较长，细度之后可以分为三方方面分别深入了解，让我们对大语言模型技术有一个全面的认识，从而对我们研究或定制大语言模型起到抛砖引玉的作用，感谢原博主的整理：

• 一文说尽大语言模型技术之一：LLM的架构
• 一文说尽大语言模型技术之二：LLM的分布式预训练
• 一文说尽大语言模型技术之三：LLM的参数高效微

大家好，我是花哥，本文分为三个章节，深入浅出地解读大模型的技术，具体如下三个部分：

1、GPT、LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的技术细节比较

在深入研究LLaMA、ChatGLM和Falcon等大语言模型时，我们不难发现它们在技术实现上有着诸多共通之处与独特差异。例如，这些模型在tokenizer（分词器）的选择上，可能会根据模型的特性和应用场景来定制；位置编码（Positional Encoding）的实现方式也各具特色，对模型性能的影响不容忽视。此外，Layer Normalization（层归一化）和激活函数（Activation Function）的选择与运用，都直接影响到模型的训练速度和准确性。

2、大语言模型的分布式训练技术概览

3、大语言模型的参数高效微调技术探索

1. 大语言模型的细节

1.0 transformer 与 LLM

1.1 模型结构

1.2 训练目标

1.3 tokenizer

1.4 位置编码

1.5 层归一化

1.6 激活函数

1.7 Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention

1.8 并行 transformer block

1.9 总结-训练稳定性

导读

理解大语言模型，可以从‘LLM的架构、LLL的训练、LLL的微调’三个方面进行，也可以针对需求重点理解一部分。例如，训练+微调，可以读后两篇，只做微调，读最后一篇。

• 一文说尽大语言模型技术之一：LLM的架构
• 一文说尽大语言模型技术之二：LLM的分布式预训练
• 一文说尽大语言模型技术之三：LLM的参数高效微

参考资料

原文转自 微信公众号@AI大模型前沿