Layer Normalization (LayerNorm) 是一种逐样本的技术，旨在稳定深度神经网络的训练过程，通过对每一层内的激活值进行标准化来实现。在日新月异的深度学习领域，大型神经网络，尤其是驱动生成式AI和高级分析的模型，展现出了强大的能力。然而，这些复杂模型的有效训练需要克服诸多挑战。LayerNorm 作为一项基础技术，正是为了应对这些挑战而生。 内部协变量偏移(Internal
本文将深入剖析GPT（Generative Pre-trained Transformer）——这一推动大模型技术爆发式发展的核心架构。我们将解构其名称的每一部分，阐明其工作原理，并探讨其在文本生成乃至更广泛AI领域的应用。理解GPT，就如同掌握了通往大模型世界的钥匙，能帮助我们更好地理解和应用这些强大的技术。 1. 生成性 (Generative)：创造文本的引擎 生成性是GPT模型最显著的特征
GPT-2，作为早期的大型语言模型之一，以其强大的文本生成能力而闻名。本文将深入剖析 GPT-2 的架构，通过详细的步骤，揭示它是如何理解和生成文本的。我们将从分词（Tokenization）开始，逐步深入到嵌入层（Embedding Lookup）、位置编码（Positional Encoding）、Transformer块（Transformer Block）以及最后的输出层（Final Ou
在构建 AI 模型 的旅程中，架构选择是至关重要的一步。它直接影响模型的性能、易用性和部署可行性。例如，拥有 70 亿参数的 LLaMA 2-7B 模型在运行和微调方面比拥有 1750 亿参数的 GPT-3 更为便捷。本文将深入探讨目前语言模型中最常用的架构：Transformer，理解其如何从 Seq2Seq 模型演进而来，以及其强大的 注意力机制 如何助力 大模型 实现卓越的性能。 从 Seq
人工智能领域在近年来经历了翻天覆地的变化，而这场变革的中心，正是一篇2017年由Google研究人员发表的名为“Attention is All You Need”的论文。这篇论文看似简单的标题，却孕育了一种全新的神经网络架构——Transformer，它已经成为构建大型语言模型（LLMs）和推动我们今天所看到的生成式AI爆炸式发展的基石。本文将深入探讨“Attention is All You
FlashAttention的出现，为Transformer模型带来了革命性的突破。从GPT-4和Claude这样的大型语言模型(LLM)，到像Flamingo和Gemini这样的视觉语言模型(VLM)，Transformer已经成为现代AI的基石。而模型的核心——自注意力机制，虽然强大，但计算成本极高。传统的自注意力机制的计算复杂度与输入长度呈平方关系，极大地限制了其在长序列处理上的性能和可行性
大型语言模型（LLM），如ChatGPT、Gemini和Llama，正在以惊人的速度改变我们与人工智能交互的方式。它们强大能力的背后，隐藏着一个核心结构——Transformer架构。本文将深入浅出地解析Transformer架构，让你了解它如何驱动这些令人印象深刻的AI模型。 1. Transformer：超越传统序列模型的革新 在Transformer出现之前，循环神经网络（RNNs）和长短期
GPT架构：从自注意力到规模化，解密ChatGPT背后的技术奥秘
在人工智能领域，GPT架构（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练转换器）已经成为一个耳熟能详的名字。得益于ChatGPT等模型的卓越表现，自然语言处理技术达到了前所未有的高度。但是，ChatGPT能够流利地回答问题、生成文本、甚至进行创作，其背后的技术原理究竟是什么？本文将深入剖析GPT架构的内部构造，从自注意力机制到规模化法则，逐步揭示驱动这些强大模
大型语言模型（LLM）的崛起，离不开Transformer架构的突破性创新。本文将深入探讨Transformer架构的核心组件，并通过从零开始构建一个简化的Transformer模型，帮助读者理解这些卓越模型背后的运作机制。本文将深入探讨Transformer架构，并重点剖析其自注意力机制、残差连接、层归一化等关键概念，以及decoder-only架构的原理和优势。 Transformer架构：L
近年来，大型语言模型（LLMs）如GPT和BERT已经成为人工智能理解和生成文本的新标准。这些模型能够翻译语言、总结文章，而其底层采用的是统一的系统。但在几年前，情况并非如此。当时的AI经常使用复杂的循环神经网络（RNN）模型，甚至需要手工编码规则来处理语言。每项任务——比如翻译句子和总结段落——都需要其各自特殊的模型和大量的定制调整。这使得早期的AI变得僵化且难以扩展。本文将深入探讨注意力机制和
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