小猫都能懂的大模型原理 4 - 大语言模型架构
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内容提要
文章介绍了大语言模型的结构与训练过程。模型利用注意力机制和前馈神经网络处理数据，通过归一化和残差连接提升稳定性。训练时，模型通过反向传播调整参数，采用梯度下降算法和批量训练优化性能。尽管不同模型实现各异，但均表明语言可用数学方法处理。
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关键要点
- 大语言模型的结构包括注意力机制和前馈神经网络。
- 归一化用于稳定各层输出的尺度和分布，防止训练不稳定。
- 残差连接可以防止信息丢失和梯度消失，使训练更容易。
- 大语言模型的基本架构为：输入文本 → 分词 → 向量化 → N层Transformer Block → 层归一化 + 线性输出层。
- 生成阶段涉及温度和Top-k/Top-p参数，以丰富生成文本的可选值。
- 训练过程中使用反向传播调整模型参数，涉及梯度下降算法和批量训练。
- 学习率调节参数更新的步伐，影响训练效果。
- 独立开发者通常无法从零开始训练大模型，需依赖已有模型进行后训练。
- 大模型的成功表明语言可以用数学方法处理，尽管其原理仍有争议。
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