大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

近年来，大语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性进展，成为人工智能研究的热点。大语言模型的成功源于其强大的语言理解和生成能力，而这些能力的基础正是预训练过程。预训练作为大语言模型开发的关键环节，不仅决定了模型的性能上限，也直接影响了模型在下游任务中的表现。然而，大语言模型的预训练过程复杂、耗时、资源密集，如何高效地进行预训练成为了一个亟待解决的问题。

1.2 研究现状

目前，大语言模型预训练的研究主要集中在以下几个方面：

1. 模型架构：以Transformer为基础，不断优化和改进网络结构&#