人人需要掌握的大模型技术架构深度剖析

随着 AIGC 新时代到来，大型的语言模型逐渐成为学术界和工业界的热点。在自然语言处理、智能对话、知识获取等领域，大型模型发挥着越来越重要的作用。本文将从工程架构、算法架构及应用架构三个方面对大模型的技术架构进行深入剖析。

1、工程架构剖析

第一、分布式训练

大型模型的训练通常需要大量的计算资源，分布式训练成为了实现这一目标的关键技术。分布式训练通常采用以下两种方式进行：

数据并行（Data Parallelism）：将输入数据划分为若干份，分配到不同的计算节点进行并行处理。每个节点完成一部分训练任务，共同更新模型参数，最后合并结果。

模型并行（Model Parallelism）：将模型的参数和计算划分为若干个子模型，分配到不同的计算节点执行。子模型之间通过通信方式交互中间结果，共同完成训练任务。

第二、模型优化方法

为提高大型模型的训练和推理效率，研究者采用了多种优化方法，例如：

混合精度训练（Mixed Precision Training）：结合半精度浮点数（FP16）和单精度浮点数（FP32）进行训练，降低显存消耗和计算需求，提高训练速度。

梯度累积（Gradient Accumulation）：将若干批次的梯度累加起来，然后一次性更新模型参数。这样可以减少显存占用，从而提升批量大小和训练速度。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将大模型的知识迁移到较小的模型中。大模型的输出作为辅助标签，指导小模型进行训练，从而提高小模型的性能。

图1 大模型在线工程技术架构

2、算法架构剖析

第一、Transformer 架构

Transformer 是一种基于自注意力机制的全新网络结构，具有强大的并行化能力，可以在大规模数据集上实现快速训练。其主要组成部分包括：

多头自注意力（Multi-head Self-Attention）：让模型在处理序列数据时能够关注到所有位置的信息，捕捉全局上下文关系。

位置编码（Positional Encoding）：引入位置信息，保证模型能够理解序列中的顺序关系。

前馈神经网络（Feed-forward Neural Network）：对每个位置的信息进行进一步处理和非线性变换。