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2023-03-15 15:47:34

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本文系统阐述了大语言模型（LLM）的核心原理与训练方法。文章首先介绍LLM的基本概念，重点解析Transformer架构的创新性设计，包括自注意力机制、位置编码等关键技术。随后详细讲解大模型训练的三个关键阶段：预训练、监督微调和强化学习，并通过数学推导展示了前馈传播和反向传播的计算过程。针对LLM训练所需的超大规模计算资源，文章深入分析了数据并行、模型并行、流水线并行等分布式训练策略，比较了DeepSpeed、Megatron等主流框架的特点。最后介绍了vLLM、TRT-LLM等高效推理框架的核心优化技术。

这篇由Brandon Rohrer撰写的技术文档《Transformers from Scratch》系统性地拆解了Transformer模型的核心原理和实现细节，通过层层递进的数学推导和可视化类比，揭示了Transformer如何通过矩阵运算的巧妙组合实现强大的序列建模能力，为理解现代大语言模型奠定了扎实的理论基础。

在前一篇文章中，我们讨论了如何处理模型不确定性。我们描述的方法之一是在推理时使用 dropout。能够估计模型的不确定性使我们能够更好地理解模型由于缺乏数据而不知道的东西。所以让我们来测试一下吧！让我们看看独特的标题是否与高不确定性有关。我们将把训练集中的每个标题映射到一个密集表示(例如，平均 word2vec 嵌入)，并期望该模型对唯一标题不太确定，唯一标题是映射到嵌入空间的稀疏区域的标题。为了测试它，我们通过计算 KDE(核密度估计)来计算稀疏和密集区域。

本文全面介绍了AI大模型必备知识体系，包括数学基础、计算机科学基础、机器学习与深度学习基础、自然语言处理、大模型核心技术等。详细解析了CNN、Transformer、BERT三大模型架构，并探讨了强化学习原理、深度学习发展及智能体应用。内容涵盖从基础理论到实践工具，从核心技术到伦理安全，为学习大模型提供系统化知识框架和清晰学习路径。

本文系统介绍了大语言模型(LLM)的基础原理，包括Transformer架构、多头注意力机制、前馈传播和反向传播等核心概念。详细解释了文本如何通过神经网络处理，以及大模型为何需要超大规模集群进行训练。重点阐述了GPU并行训练方法，包括数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等技术，并介绍了DeepSpeed、Megatron-LM等并行训练框架及vLLM等推理框架。

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