Transformer是什么，如何搭建LLM大语言模型

Transformer是什么，如何搭建LLM大语言模型

一、什么是Transformer和LLM

Transformer是一中深度学习模型框架，最初由Vaswani等人在2017年的论文“Attention Is All You Need”中提出。

基本原理：使用自注意力机制来处理输入序列
基本功能：能够捕捉序列中任意位置间的依赖关系，能够显著提高对语言的理解和生成能力

LLM(Large Language Model，简称LLM)是大型语言模型，是一种使用Transformer网络构建生成式AI模型

基本原理：通过利用非常大的数据集进行训练，基于深度学习中的无监督学习和迁移学习技术
基本功能：能够识别、汇总、翻译、预测和生成语言

二、Transformer与LLM的关系

Transformer是LLM中广泛使用的核心结构。

在LLM中，Transformer架构定义了模型的主干网络，并大致规定了模型的功能和限制。
LLM通常包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)【但并非所有LLM都包含解码器部分】这两部分都基于Transformer结构进行构建。

即：Transformer是大型语言模型LLM得以实现的框架之一

三、搭建LLM大语言模型

包括但不限于底层库、中间训练框架、模型架构、以及辅助模块。例如，DeepSpeed和Megatron-LM可能属于训练加速和分布式训练层，而Transformer、RNN、LSTM、MLP属于模型架构层。不过，RNN和LSTM是否作为可选的模块放在模型架构里，或者作为底层组件

1.、底层基础设施与训练框架组件及功能

组件：
DeepSpeed：微软开发的深度学习优化库，支持分布式训练、混合精度训练、ZeRO内存优化等。
Megatron-LM：NVIDIA的大规模语言模型训练框架，专注于模型并行（如张量/流水线并行）与高效显存管理。
功能：提供分布式训练能力，支持千亿级参数的模型训练、 优化计算与通信效率，降低显存占用。

2、 核心模型架构层

主模块：
Transformer基于自注意力机制（Self-Attention）的编码器-解码器结构，或仅解码器架构（如GPT）。
关键子模块：
多头注意力机制（Multi-Head Attention）
MLP（多层感知机）：每个Transformer层中的前馈网络（Feed-Forward Network）。
辅助模块：
RNN/LSTM：可选模块，用于特定序列建模任务（如时序数据处理），或在早期模型设计中作为补充。

3、 扩展与应用层

下游任务接口：文本生成、问答系统、机器翻译等。
微调与部署工具：结合训练框架（DeepSpeed/Megatron）进行领域适配与模型压缩。

Transformer是核心模型架构，DeepSpeed和Megatron-LM属于训练框架和库，用于分布式训练和优化。而RNN、LSTM和MLP可能是作为补充模块，或者在模型中的某些部分使用。不过，通常在像GPT这样的LLM中，主要基于Transformer，RNN和LSTM可能不常用。

四、框架关系说明

1、训练框架与模型架构的关系：
DeepSpeed与Megatron-LM 联合支持 Transformer模型的分布式训练（如数据并行、模型并行）。
Megatron-LM提供针对Transformer的定制化并行策略（如张量切片）。

2、传统模块的定位：
RNN/LSTM作为补充模块，可能用于预处理（如文本编码）或历史模型设计，但在现代LLM中以Transformer为主导。
MLP是Transformer的核心子模块，负责非线性变换。

3、基础设施依赖：
DeepSpeed和Megatron-LM依赖底层深度学习引擎（如PyTorch）