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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
- 解码器-只变压器架构是人工智能研究中的基本概念之一。
- 现代语言模型使用解码器-只变压器架构，尽管每天都有新模型发布。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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