大模型架构理解与学习

所有的大模型的架构本质都是Transformer, 就像汽车是由轮子和地盘组成的一样;
一. 大模型的核心原理

基于 Transformer 架构，通过海量数据学习语言 / 语义规律，将文本转化为数字向量进行关联计算，再以概率化方式生成符合逻辑的输出，本质是 "数据驱动的语义映射 + 自回归生成"。

1. 预训练打底：学习通用规律

   通过海量文本数据（书籍、网页、对话等），模型在训练中 "记住" 语言语法、语义关联、
   知识逻辑（比如 "黑洞" 与 "引力" 相关，"请假条" 需包含事由和时间），
   核心是通过 Transformer 的注意力机制捕捉文本中的隐藏规律，
   形成通用的语义理解和生成能力。

2. 语义数字化：统一处理载体

   将输入文本拆分为 token（字 / 词 / 子词），
   通过嵌入层（Embedding）转化为数字向量（token 的 "数字替身"），
   再注入位置编码体现顺序信息，
   让模型能通过数学计算处理文本语义（比如用向量距离表示两个词的关联程度）。

3. 关联计算 + 概率生成：实现理解与输出

   理解阶段：通过 Encoder 的双向多头注意力，
   计算 token 间的全局关联（比如 "他喜欢篮球，每天打它" 中 "它" 与 "篮球" 的映射），
   提炼结构化语义向量；

   生成阶段：Decoder 以语义向量为参考，采用 "自回归" 方式，每次基于已生成的 token，
   通过掩码注意力避免信息泄露，再用 Softmax 函数计算下一个 token 的概率分布，
   筛选概率最高的 token 逐步生成文本，确保输出符合逻辑和上下文。

二.Transformer核心部件:

核心部件 1：自注意力机制(单一维度的关联计算)
核心：计算输入文本中 "每个 token（字 / 词）与所有其他 token 的关联程度"（比如 "他喜欢篮球，每天打它" 中，"它" 和 "篮球" 的关联度最高，和 "他""每天" 的关联度低），并把这些关联信息融入每个 token 的语义表达中。
类比理解: 一个侦探查案，手里有所有嫌疑人的线索，他会逐一分析 "每个线索和其他所有线索的关系"，比如 "凶器" 和 "嫌疑人 A 的指纹""案发时间" 的关联。


核心部件 2：多头注意力(多一维度的关联计算)
核心: 把 "自注意力机制" 并行复制多个（比如 8 个），每个副本（叫 "头"）独立计算 token 间的关联（每个头关注不同维度，比如一个头看语法、一个头看语义、一个头看情感），最后把所有头的结果拼接融合。
类比理解:  一个侦探团队查案，团队里有 8 个侦探，有的擅长分析指纹、有的擅长分析监控、有的擅长分析动机，每个人从自己的角度查所有线索，最后汇总所有侦探的结论，得到更全面的判断。
双向/掩码: 双向和掩码本质是 "多头注意力" 加上了 "视角范围限制"。
双向多头注意力: 允许每个 token"同时查看输入序列的所有 token（包括前面和后面的）
双向多头注意力类比理解:  侦探团队查案时，不仅能看 "案发前的线索"（比如嫌疑人的行踪），还能看 "案发后的线索"（比如嫌疑人的资金流向），所有线索无死角查看。
掩码多头注意力: 只能查看 "已经出现的 token"，不能查看 "还没出现的未来 token"
掩码多头注意力的类比理解: 侦探团队查案时，只能按 "时间顺序" 看线索：先看 "案发前 1 小时" 的线索，再看 "案发时" 的线索，不能提前看 "案发后 1 小时" 的线索（避免 "剧透"）。


核心部件 3：位置编码
给每个 token 打上 "位置标签"（比如 "我→吃→饭" 的顺序用数字表示），并将这个位置信息和 token 的原始语义向量相加，让模型知道文本的先后顺序。
Transformer 的核心组件（自注意力、前馈神经网络）本身 "不分顺序"------ 默认 "我吃饭" 和 "饭吃我" 的语义向量是一样的，位置编码填补了这个关键缺口；


核心部件 4：前馈神经网络
对经过自注意力（或多头注意力）处理后的 token 语义向量，进行 "非线性变换" (激活函数)------ 简单说就是 "提炼、强化、补充" 语义信息（比如把 "篮球" 的关联信息从 "圆形、运动" 强化为 "圆形、运动、竞技、团队项目、需要篮球架"）。


核心部件 5：层归一化
对每个组件（自注意力、FFN）的输入 / 输出数据，进行 "归一化处理"------ 把数据调整到 "均值为 0、方差为 1" 的标准分布，再传给下一个组件。 主要是为了稳定训练过程,缓解梯度消失,提升鲁棒性

三. 编码器（Encoder）和 解码器（Decoder）
编码器Encoder 是 "文本理解模块"

由多层 "层归一化 + 双向多头注意力 + 层归一化 + 前馈神经网络" 堆叠而成

核心功能：把输入的文本 "转化为有意义的语义信息"（相当于给后续模块提供 "理解后的原材料"）。
关键特点：双向注意力------ 读文本时，每个字会同时关注 "左边和右边的所有字"，确保理解全面。
比如处理 "I like playing basketball" 时，"playing" 会同时关注 "I""like""basketball"，
明确 "是'我'喜欢'打篮球'"。
适用场景：所有需要 "理解文本" 的任务（比如判断句子情感、提取关键词、识别命名实体）。

解码器Decoder 是 "文本生成模块"

由多层 "层归一化 + 掩码多头注意力 + 层归一化 + 编码器 - 解码器注意力 + 层归一化 + 前馈神经网络" 堆叠而成

核心功能：根据 Encoder 提供的 "理解结果"，生成符合要求的输出文本（相当于把 "原材料" 加工成 "最终产品"）。
关键特点：
① 单向注意力------ 生成文本时，只能关注 "已经生成的字"（比如生成 "我喜欢打篮球" 时，先写 "我"，再写 "喜欢"，写 "喜欢" 时只能关注 "我"，不能提前看 "打篮球"），避免 "剧透"；
② 关联 Encoder------ 会时刻参考 Encoder 的 "理解结果"，确保生成的内容不偏离输入的意思（比如 Encoder 明确了 "playing basketball" 是 "打篮球"，Decoder 就不会生成 "踢足球"）。
适用场景：所有需要 "生成文本" 的任务（比如翻译、写摘要、聊天）。

四. 大模型的运行流程 (核心是: 输入→编码理解→解码生成→输出)

1.预处理：把文字变成模型能懂的 "数字信号"

先将输入文本（如 "解释黑洞是什么"）拆成最小单位（token，比如字 / 词），
给每个 token 分配一个 "向量"（数字替身）；再通过位置编码注入顺序信息，
最终得到 "带位置的 token 向量"，作为模型的初始输入。

2.编码（理解输入）：Encoder 模块提取语义

带位置的 token 向量传入Encoder（编码器） ：通过多层 "双向多头注意力" 找到 token 间的关联
（如 "黑洞" 与 "引力""时空弯曲" 的联系），
再经前馈神经网络深度加工语义，层归一化保证过程稳定；
最终输出 "结构化的语义向量"，相当于模型 "读懂了输入的核心意思"。

3.解码（生成输出）：Decoder 模块逐步生成文本

以语义向量为参考，Decoder（解码器） 采用 "自回归" 方式生成输出：
先生成第一个 token（如 "黑"），通过掩码多头注意力仅关注已生成的 token（避免 "剧透"）；
再通过 "编码器 - 解码器注意力" 参考 Encoder 的语义向量，确保不偏离输入主题；
经前馈神经网络和层归一化优化，生成下一个 token（如 "洞"），
重复此过程直到生成完整句子（如 "黑洞是一种引力极强的天体......"）。

4.后处理：把 "数字信号" 变回文字

将 Decoder 生成的 token 向量，通过 "softmax 函数" 转换成概率（确定每个 token 的合理性），
筛选概率最高的 token 序列，最终还原成人类能懂的自然语言输出。

五. 主流大模型分类

原始 Transformer 是 "Encoder+Decoder" 的完整组合，但后来的工程师发现：

①有些任务只需要 "理解"（比如判断评论是好评还是差评），不需要 "生成"------ 于是单独拿出 Encoder，做成了 "Encoder-Only" 架构（比如 GPT 系列（GPT-1~4）、LLaMA 系列（LLaMA 1/2/3）、Qwen（通义千问）、Mistral）；

②有些任务只需要 "生成"（比如聊天、写代码），不需要依赖明确的 "输入理解"（开放式生成）------ 于是单独拿出 Decoder，做成了 "Decoder-Only" 架构（比如 GPT 系列）；

③有些任务需要 "先理解再生成"（比如翻译、摘要）------ 于是保留了完整的 "Encoder-Decoder" 架构（比如 T5、BART）。

④ MoE（Mixture of Experts）架构: 将模型分为多个 "专家网络"（Expert），每个 token 仅由部分专家处理，而非全量参数，降低计算复杂度。

五 架构优化方式:

优化 1：注意力机制 "瘦身"（解决 "慢" 的问题）

原因: 模型读文字时，每个字都要和所有字关联（比如 1 万字要关联 1 亿次），太慢了
解决方案:  只让每个字关联 "重要的字"（比如前后 10 个词），不用管所有字 ------ 这叫 "稀疏注意力"。

优化 2：MoE 架构（解决 "强 + 省" 的问题）

专家模型

思路：把模型分成多个 "专业小组"（比如 A 组擅长聊天、B 组擅长写代码、C 组擅长数学），输入文字时，只让对应的小组干活，不用所有小组都`忙。

优化 3：并行计算（解决 "训练慢" 的问题）

思路：让多个 "GPU / 服务器" 一起训练模型，就像多个工厂同时加工同一个产品的不同零件，
最后组装起来。

优化 4：量化 / 剪枝（解决 "占内存大" 的问题）

量化：把模型的 "参数精度降低"（比如从 "精确到小数点后 8 位" 改成 "精确到小数点后 4 位", 将 FP32/FP16 模型转为 INT8/INT4），体积变小，能在普通电脑上运行（比如手机端的大模型）。
剪枝：删掉模型里 "没用的参数"（比如一些很少用到的 "加工步骤"），让模型更轻量化。
混合精度训练: 用 FP16 存储模型参数，FP32 计算梯度，减少显存占用同时保证精度。