一文详解大语言模型的流行架构与训练技术

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作者：APlayBoy  编辑：AI生成未来 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/691814702 这篇博客全面介绍了大型语言模型（LLMs）的构建流程，从流行架构的选择到实际建模的每个关键步骤。文章首先探讨了LLMs的模型架构，然后详细阐述了数据准备过程，包括数据的收集、清洗和去重，接着是关于如何进行有效标记化的讨论。在模型构建方面，博客详细解释了采用自监督学习方法的预训练过程，以及对模型进行指令微调和对齐的重要性。每个环节都被细致地讲解，使读者能够深入理解LLMs的构建和优化过程。这篇博客为那些对LLMs工作方式感兴趣的读者提供了一个指导。 训练流程示意 ： 1. 主流的LLM架构 常见架构类型 ：最广泛使用的LLM架构包括仅编码器、仅解码器和编码器-解码器。 基础架构 ：大多数LLM架构都基于Transformer（Transformer）作为构建模块。 Transformer架构 ………………………………