主流大模型架构

什么是大模型架构

大模型架构是指用于构建大规模人工智能模型的特定结构和设计模式，旨在处理海量数据、学习复杂的模式和关系，并实现强大的语言理解、生成、图像识别、语音处理等多种智能任务。以下是一些常见的大模型架构的特点、组成和应用：

特点

• 大规模参数：包含大量的参数，通常数以亿计甚至更多，以学习丰富的知识和模式，例如 GPT - 3 拥有 1750 亿个参数。
• 强大的表示能力：能够对各种类型的数据进行高效的表示和处理，捕捉数据中的复杂语义和结构信息。
• 基于深度学习：大多基于深度学习框架，利用神经网络的层次结构和非线性变换来自动提取特征和进行模型训练。
• 多模态融合能力：一些大模型架构具备处理多种模态数据的能力，如将文本、图像、语音等信息融合在一起进行学习和推理。

组成

• 神经网络层：由多个不同类型的神经网络层组成，如卷积层、池化层、全连接层、循环层（如 LSTM、GRU）或自注意力层等，每个层都有特定的功能，用于对输入数据进行特征提取、变换和组合。
• 编码器 - 解码器结构：许多大模型采用编码器 - 解码器架构，编码器将输入数据编码成一个潜在的表示向量，解码器则根据这个潜在向量生成输出，这种结构在自然语言处理的翻译、文本生成以及图像生成等任务中广泛应用。
• 注意力机制：注意力机制是现代大模型架构的重要组成部分，它允许模型在处理数据时自动关注输入的不同部分，根据重要性分配不同的权重&