LLM结构拆解

预计学习时间：50分钟

大语言模型结构拆解旨在深入分析大语言模型的内部架构，理解各个组件的功能和协同工作方式，为后续模型优化和创新提供基础。

大语言模型架构概览

大语言模型主要基于Transformer架构，通过自注意力机制处理序列数据：

编码器-解码器结构：如T5、BART等模型，适用于文本生成、翻译等任务
仅编码器结构：如BERT、RoBERTa等模型，擅长理解任务
仅解码器结构：如GPT系列、LLaMA等模型，主流的大语言模型架构

大语言模型架构类型对比

Transformer架构基础

Transformer的核心创新在于完全依赖注意力机制处理序列关系：

# Transformer基本架构示例代码
import torch
import torch.nn as nn

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, ff_dim, dropout=0.1):
        super().__init__()
        # 多头自注意力层
        self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads, dropout=dropout)
        # 前馈神经网络
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            nn.Linear(embed_dim, ff_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(ff_dim, embed_dim)
        )
        # 层归一化
        self.layernorm1 = nn.LayerNorm(embed_dim)
        self.layernorm2 = nn.LayerNorm(embed_dim)
        # Dropout
        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, x, mask=None):
        # 自注意力层 + 残差连接
        attn_output, _ = self.attention(x, x, x, attn_mask=mask)
        x = x + self.dropout1(attn_output)
        x = self.layernorm1(x)
        
        # 前馈网络 + 残差连接
        ff_output = self.feed_forward(x)
        x = x + self.dropout2(ff_output)
        x = self.layernorm2(x)
        
        return x

大语言模型架构演进

大语言模型架构从原始Transformer出发，经历了多次创新迭代：

模型系列	代表作	主要创新	发布年份
BERT	BERT-base/large	双向编码器、掩码语言模型	2018
GPT	GPT-1/2/3/4	自回归解码器、规模扩展	2018-2023
T5	T5-base/large/3B/11B	统一文本到文本框架	2019
LLaMA	LLaMA-7B/13B/33B/65B	高效架构设计、开源模型	2022-2023
Mixtral	Mixtral-8x7B	混合专家模型	2023

模型规模与参数量

大语言模型规模与性能呈现一定的幂律关系：

模型规模扩大带来性能提升的同时，也带来计算资源、内存需求和推理延迟的显著增加。

模型规模与能力关系

常见大语言模型参数量：

GPT-2: 1.5亿参数
GPT-3: 1750亿参数
LLaMA-1: 7B-65B参数
GPT-4: 估计超过1万亿参数

大语言模型核心组件

现代大语言模型的核心组件包括：

词嵌入层：将输入的token转换为连续向量表示
位置编码：提供序列位置信息
自注意力层：捕捉序列中的长距离依赖关系
前馈网络：增强模型的非线性表达能力
残差连接与层归一化：稳定训练过程，防止梯度消失/爆炸
激活函数：引入非线性，通常使用ReLU、GELU等

# 大语言模型的基本组成
class LargeLanguageModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super().__init__()
        # 词嵌入
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        # 位置编码
        self.pos_encoding = PositionalEncoding(d_model)
        # Transformer层
        self.transformer_layers = nn.ModuleList([
            TransformerBlock(d_model, nhead, d_model*4)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        # 输出层
        self.output_layer = nn.Linear(d_model, vocab_size)
    
    def forward(self, x):
        # 嵌入和位置编码
        x = self.embedding(x)
        x = self.pos_encoding(x)
        
        # Transformer层
        for layer in self.transformer_layers:
            x = layer(x)
        
        # 输出层
        return self.output_layer(x)

结构拆解的重要性

深入理解大语言模型结构有以下几个关键价值：

优化现有模型：找到性能瓶颈，进行针对性改进
设计新架构：基于对现有结构的理解，提出创新架构
模型压缩：理解各组件重要性，进行有效的裁剪和量化
领域适配：根据特定领域需求，调整模型结构

子章节导航

本节将深入探讨大语言模型的结构细节：

多种结构比较 - 对比不同大语言模型架构的异同
组件拆解 - 分析大语言模型的基本构建块
- Embedding - 词嵌入技术详解
- Positional Encoding - 位置编码方法
- Activation - 激活函数及其特性
- Add & Norm - 残差连接与层归一化
- Summary of network configurations - 网络配置总结