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当大语言模型的基础架构搭建后，如何高效释放其理论潜能成为新的攻坚方向。前几章我们系统剖析了从零构建大语言模型的核心技术路径——这类以Transformer为骨架的深度神经网络，最初专攻自然语言理解与生成，如今已加速向多模态形态演进。然而，当模型规模突破百亿参数量级时，工程层面的挑战已跃升为制约模型效能释放的关键瓶颈。从本章开始，我们将深入大模型工业化落地的工程实践，工程能力是将学术论文中的SOTA指标转化为产业生产力的关键密钥， 这些内容涉及数据收集与处理、并行策略、计算优化、内存管理、稳定训练技术、容错机制等内容。…

基于上文构建的模型，本篇使用开放数据进行预训练。 我们曾在“初识神经网络”篇章给出深度神经网络的训练框架，回顾一下:…

经过前面几节的介绍，我们已经梳理了大语言模型的嵌入层和Transformer块。回忆一下LLMs架构图，transformer 的输出将作为下一个归一化层的输入。…

前文提到，原始数据经过嵌入层处理后下一步会作为输入给到transformer 块。本篇就详细讲解一下transformer…

由前文我们知道GPT2使用自回归的方式来进行预训练，在预训练阶段，模型使用了大量的互联网语料。这些语料会先经过一些预处理，具体的，见下图蓝色框内，语料文本(input)会被分割成单独的单词或子词标记(tokenized text)，单词或者子词标记转换为标记嵌入(token…

OpenAI在2019年发布了题为《Language Models…

引言 在人类瞳孔的方寸之间，上演着自然界最精妙的模式识别奇迹：婴儿能在六个月辨认人脸，艺术家瞬间捕捉光影变化，这种与生俱来的视觉智慧，却让计算机科学家困扰了半个世纪——如何让冰冷硅晶理解纸墨间的温度？…

引言 得益于数据获取成本大幅降低和算力的提升，原本在学术界相对“沉寂”的多层感知机、卷积神经网络、长短期记忆网络等经典模型，在过去十余年间被重新挖掘并得到了广泛应用，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域，这些模型取得了突破性的进展。与此同时，强化学习也因其在游戏、机器人控制等领域的出色表现而备受关注，成为了深度学习研究的热点之一。…