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大型语言模型快速演变，但其基础架构变化不大。
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
解码器-只变压器架构是人工智能研究中的基本概念之一，现代语言模型常使用此架构，包括输入层、因果自注意力、前馈变换、分类头和变压器块。了解此架构是明智的投资。
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关键要点
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解码器-只变压器架构是人工智能研究中的基本概念之一。
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现代语言模型使用解码器-只变压器架构，尽管每天都有新模型发布。
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大多数现代语言模型的架构与原始GPT模型相似，主要通过增大模型规模和改进训练过程来提升性能。
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解码器-只变压器架构包含五个主要组件：输入层、因果自注意力、前馈变换、分类头和变压器块。
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输入层使用分词器将文本转换为离散的标记，并将其映射到嵌入层的向量。
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因果自注意力允许模型学习输入标记之间的关系，只计算前面标记的注意力分数。
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前馈变换在每个解码器块内进行，允许对每个标记的表示进行单独变换。
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分类头将变压器的最终输出层的标记向量作为输入，输出与模型词汇大小相同的向量。
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变压器块是解码器-只变压器架构的主体，包含因果自注意力和前馈变换两个主要子层。
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延伸问答
解码器-只变压器架构的主要组成部分有哪些？
解码器-只变压器架构主要由输入层、因果自注意力、前馈变换、分类头和变压器块五个部分组成。
现代语言模型是如何提升性能的？
现代语言模型通过增大模型规模和改进训练过程来提升性能，尽管其架构与原始GPT模型相似。
因果自注意力在解码器-只变压器架构中有什么作用？
因果自注意力允许模型学习输入标记之间的关系，只计算前面标记的注意力分数。
输入层是如何处理文本的？
输入层使用分词器将文本转换为离散的标记，并将其映射到嵌入层的向量。
前馈变换在解码器块中是如何工作的？
前馈变换在每个解码器块内进行，允许对每个标记的表示进行单独变换，使用小型神经网络进行处理。
分类头的作用是什么？
分类头将变压器的最终输出层的标记向量作为输入，输出与模型词汇大小相同的向量，用于训练或生成文本。
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