大语言模型(Large Language Model，简称LLM，大型语言模型)，是指基于大规模数据和参数量的语言模型。
当我们谈论大语言模型时，我们指的是一种能够用类似人类的语言“说话”的软件。这些模型非常神奇——它们能够收集上下文并生成不仅连贯而且感觉像是来自真人的响应。
这些语言模型通过分析大量文本数据并学习语言使用模式来工作。他们使用这些模式来生成几乎与人说或写的内容无法区分的文本。
如果您曾经与虚拟助手聊天或与 AI 客服人员互动过，那么您可能在不知不觉中与大型语言模型进行了交互！这些模型具有广泛的应用范围，从聊天机器人到语言翻译再到内容创建。
一些最令人印象深刻的大型语言模型是由 OpenAI 开发的。例如，他们的 GPT-3 模型有超过 1750 亿个参数，能够执行总结、问答甚至创意写作等任务！
那么， 大模型底层的架构是怎么样的呢？大型语言模型 (LLM) 架构基于 Transformer 模型，该模型由 Vaswani 等人于 2017 年在论文“Attention is All You Need”中提出。该架构凭借其并行化能力和对文本中长距离依赖关系的有效处理，彻底改变了自然语言处理任务。
大语言模型的具体的架构可以有多种选择，以下是一种常见的大模型LLM的架构介绍:
1.Transformer架构
Transformer 架构
大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列 模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和 前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构，适用于处理大规模语言数 据。
2.自注意力机制(Self-Attention)
自注意力机制是Transformer架构的核心组件之一。它允许模型在生成每个词时，根据输入序列中的其他词来计算该词的表示。自注意力机制能够动态 地为每个词分配不同的权重，从而更好地捕捉上下文信息。
3.多头注意力(Multi-Head Attention)
多头注意力是自注意力机制的一种扩展形式。它将自 注意力机制应用多次，每次使用不同的权重矩阵进行计算，得到多个注意力头。多头注意力可 以提供更丰富的上下文表示，增强模型的表达能力。
4. 前馈神经网络(Feed-Forward Network)
在Transformer架构中，每个注意力层后面都有 一个前馈神经网络。前馈神经网络由两个全连接层组成，通过非线性激活函数(如ReLU)进 行变换。它可以对注意力层输出的表示进行进一步的映射和调整。
5.预训练和微调
大模型LLM通常采用预训练和微调的方法进行训练。预训练阶段使用大规模无 标签数据，通过自监督学习等方法进行训练，使模型学习到丰富的语言知识。微调阶段使用有 标签的特定任务数据，如文本生成、机器翻译等，通过有监督学习进行模型的微调和优化。
需要注意的是，大模型LLM的具体架构可能会因不同的研究和应用而有所不同。上述介绍的是一种 常见的架构，但实际应用中可能会有一些变体或改进。
