大模型实现原理

基础架构

Transformer架构

大语言模型基于Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络结构。

  • 多头自注意力机制：捕捉文本中的长距离依赖关系
  • 位置编码：为模型提供序列位置信息
  • 前馈神经网络：处理特征转换
  • 残差连接：缓解深层网络训练问题

训练过程

预训练阶段

  • 收集和清洗大规模文本数据
  • 对文本进行分词和编码处理
  • 使用自监督学习方法进行训练
  • 通过预测下一个token来学习语言模式
  • 使用并行计算加速训练过程

微调阶段

  • 指令微调：让模型理解和执行具体任务
  • 对话微调：提升模型的对话能力
  • 偏好对齐：使模型输出符合人类价值观
  • 领域适应：针对特定领域进行优化

推理机制

Token生成

  • 贪心解码：每次选择最可能的下一个token
  • 束搜索：保持多个候选序列并选择最优
  • 采样策略：引入随机性提高多样性
  • 温度参数：控制输出的确定性

上下文处理

  • 对输入进行分词和编码
  • 维护对话历史上下文
  • 处理长文本滑动窗口
  • 管理token数量限制

知识整合

知识来源

  • 预训练数据中的隐式知识
  • 外部知识库的显式知识
  • 实时检索的动态知识
  • 用户反馈的交互知识

知识应用

  • 提示词工程：引导模型使用特定知识
  • 知识检索：实时获取相关信息
  • 知识融合：将多源知识整合到回答中
  • 知识更新：动态维护知识库

性能优化

计算优化

  • 量化压缩：减少模型大小和计算量
  • KV缓存：加速推理过程
  • 注意力优化：提高长文本处理效率
  • 分布式计算：支持大规模部署