【Rust与AI】LLM模型基本架构
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原文中文，约23900字，阅读约需57分钟。
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内容提要
本文介绍了Rust与AI系列的第二篇，主要讲解了LLM的基本架构和参数，包括Token的分词和映射过程，生成过程的采样方法，以及LLaMA模型的结构和参数。最后，文章介绍了LLaMA在Rust中的实现。
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关键要点
- 本文是《Rust与AI》系列的第二篇，介绍LLM的基本架构，以LLaMA模型为例。
- LLM中的Token是语言的基本单位，输入和输出都是Token。
- Token化过程将自然语言文本转化为数字索引，映射到稠密向量表示语义。
- 生成过程通过概率分布采样下一个Token ID，常用方法包括Greedy Search和top_p/top_k采样。
- LLaMA模型的结构相对简单，主要包括MHA和FFN模块，使用残差连接和归一化。
- LLaMA的参数规模通常为7B、13B、20B，涉及大量矩阵运算。
- Rust实现LLaMA模型需要配置模型参数，包括维度、层数、头数等。
- Tokenizer负责将文本转为ID列表和反向操作。
- 模型参数包括Token嵌入表、权重矩阵、位置编码等。
- 模型推理过程包括取Embedding、逐层计算、Normalization和映射到词表大小的logits。
- 生成过程通过填充KV缓存和采样生成新Token，temperature参数影响生成的多样性。
- 本文讨论了LLM的背景、Token和生成过程，LLaMA模型的结构和参数，以及Rust的实现细节。
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