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大模型架构与规模拓展.docx

更新时间：2026-08-16 19:15:22 大小：17K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：大模型架构Transformer自注意力机制规模拓展大语言模型 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

大模型架构与规模拓展

一、大模型基础核心架构

大语言模型乃至通用大模型的核心架构建立在Transformer基础之上，自2017年Google提出Transformer架构后，其凭借自注意力机制的并行计算优势与全局特征捕捉能力，逐步取代RNN、CNN成为大模型架构的主流选择，当前主流大模型如GPT系列、LLaMA系列、文心一言、通义千问均采用基于Transformer Decoder或Encoder-Decoder的改进架构。

1. 原生Transformer架构核心

原生Transformer分为Encoder和Decoder两个核心模块，Encoder模块负责对输入文本进行编码，捕捉上下文的全局语义信息，每个Encoder层包含多头自注意力机制和前馈神经网络两个子层；Decoder模块负责生成输出序列，包含掩码多头自注意力、编码器-解码器注意力和前馈神经网络三个子层，其中掩码自注意力确保生成当前token时只能依赖之前生成的token，符合自回归生成的逻辑。自注意力机制通过计算token之间的注意力权重，实现对任意距离语义关联的建模，解决了传统循环架构长距离依赖建模能力不足的问题，同时支持全序列并行计算，大幅提升了训练效率。

2. 当前主流大模型的架构分支

当前大模型架构主要分为三大分支：第一是仅Decoder架构，以GPT系列为代表，该架构仅保留Transformer Decoder模块，采用自回归方式生成文本，结构简洁且适合通用生成任务，是当前开源与闭源大模型应用最广泛的架构，LLaMA、GPT-3、GPT-4均采用该架构；第二是Encoder-Decoder架构，以T5、BART为代表，Encoder处理输入文本、Decoder生成输出，更适合理解生成结合的任务，如翻译、摘要、问答；第三是仅Encoder架构，以BERT为代表，仅用于文本理解任务，无法直接用于生成，因此较少作为大生成模型的基础架构。


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