一文彻底搞懂大语言模型：GPT与LlaMA的架构设计对比

目录

一、Transformer：大模型的核心底座

1.1 Transformer架构全景图

二、GPT系列：Decoder-Only的进化之路

2.1 GPT发展里程碑

2.2 GPT-2架构详解

三、LlaMA：开源模型的架构创新

3.1 LlaMA系列关键参数

3.2 架构创新点解析

3.2.1 改进的归一化策略

3.2.2 旋转位置编码(RoPE)

3.2.3 激活函数升级

3.3 结构对比GPT

四、关键差异对比

4.1 架构设计哲学

4.2 训练策略对比

4.3 性能表现对比（MMLU基准）

五、未来发展方向

六、学习路线建议

6.1 理论入门

6.2 实践进阶

6.3 资源推荐

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一、Transformer：大模型的核心底座

1.1 Transformer架构全景图

Transformer架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）双塔结构组成，通过自注意力机制实现序列建模。其核心突破在于：

• 并行计算：突破RNN的时序依赖限制

• 长程依赖：通过注意力权重捕捉全局关系

• 位置编码：弥补无时序建模的缺陷

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二、GPT系列：Decoder-Only的进化之路

2.1 GPT发展里程碑

版本	发布时间	参数量	关键突破	训练数据量
GPT-1	2018.06	1.17亿	首个基于Transformer的生成模型	约5GB文本
GPT-2	2019.02	15亿	零样本学习能力	40GB网页文本
GPT-3	2020.05	1750亿	上下文学习能力	45TB多源数据
GPT-4	2023.03	约1.8T	多模态输入支持	未公开

2.2 GPT-2架构详解

# 简化版GPT-2结构伪代码
class GPT2(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.token_emb = Embedding(vocab_size, d_model)
        self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model)
        self.decoder_layers = [
            TransformerDecoderLayer(
                d_model, n_head, 
                attention_mask='causal'
            ) for _ in range(n_layers)
        ]
        
    def forward(self, x):
        x = self.token_emb(x) + self.pos_emb(x)
        for layer in self.decoder_layers:
            x = layer(x)
        return self.lm_head(x)

核心组件说明：

1. 单向注意力掩码：确保每个位置只能关注左侧信息

2. 位置编码方案：原始Transformer的sin/cos编码

3. 缩放点积注意力：QKV矩阵计算注意力权重

4. 前馈网络：两层全连接+GeLU激活

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