本文以“大语言模型技术”为核心，深入探讨了大语言模型（LLM）的关键技术细节。文章分为三个部分，分别介绍了LLM的架构、分布式预训练和参数高效微调技术。在架构部分，作者详细分析了GPT、LLaMA、ChatGLM和Falcon等模型的技术细节，包括分词器（tokenizer）、位置编码、层归一化、激活函数以及多查询注意力（Multi-query Attention）和分组查询注意力（Grouped-query Attention）等关键组件。这些技术细节对模型的训练速度和准确性有着直接影响。文章还探讨了并行Transformer模块的设计以及训练稳定性的重要性。整体而言，本文为读者提供了大语言模型技术的全面视角，适合对LLM技术感兴趣的研究者和开发者参考。