Engineering A Large Language Model From Scratch

本文是LLM系列文章，针对《Engineering A Large Language Model From Scratch》的翻译。

摘要

自然语言处理（NLP）中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布，这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络，通过使用独特的配置来优化各种语言任务的性能。该体系结构将用于处理顺序数据的层与注意力机制交织在一起，以在输入和输出之间产生有意义的亲和力。由于其拓扑结构的配置和超参数调整，它可以通过提取特征和学习复杂的映射来模仿类人语言。Atinuke是模块化的、可扩展的，并与现有的机器学习管道无缝集成。softmax、嵌入和多头注意力等高级矩阵操作能够对文本、声学和视觉信号进行细微的处理。通过将现代深度学习技术与软件设计原理和数学理论相结合，该系统在自然语言任务上实现了最先进的结果，同时保持了可解释性和鲁棒性。

1 引言

2 Atinuke算法

3 结果

4 相关工作

5 讨论

6 结论

Atinuke模型是用于语言处理的神经网络架构的一项重大创新。该模型在各种基准测试中表现出了显著的性能