大语言模型底层架构丨带你认识Transformer
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原文中文，约12200字，阅读约需29分钟。
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内容提要
本文介绍了Transformer模型的底层架构和功能，包括注意力机制、嵌入表示层、自注意力层、前馈层、残差连接和层归一化等。文章还提供了基于Transformer的编码器和解码器的实现代码，并展望了GPT无监督预训练、有监督微调和基于HuggingFace的预训练语言模型实践。
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关键要点
- 语言模型的目标是建模自然语言的概率分布，是自然语言处理的重要基础任务。
- Transformer模型由谷歌在2017年提出，主要应用于机器翻译。
- Transformer结构通过注意力机制建模源语言和目标语言的全局依赖关系。
- Transformer模型包括编码器和解码器，均由多个基本的Transformer块组成。
- 注意力层使用多头注意力机制整合上下文语义，解决文本的长程依赖问题。
- 位置感知前馈层通过全连接层对单词表示进行复杂变换。
- 残差连接和层归一化技术提升了模型训练的稳定性。
- 编码器和解码器的结构设计考虑了自回归生成过程和上下文信息的融合。
- 文章提供了基于Transformer的编码器和解码器的实现代码。
- 后续将介绍GPT无监督预训练、有监督微调及基于HuggingFace的预训练语言模型实践。
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