大语言模型核心技术解析：从训练到部署的全链路实践
目录
引言
一、大模型技术架构解析
二、模型训练关键技术
三、模型部署工程实践
四、典型应用场景分析
五、挑战与展望
参考文献
引言
随着ChatGPT等应用的爆发式增长，大语言模型（LLM）已成为AI领域的技术制高点。本文将从技术实现视角，系统解析大语言模型的架构原理、训练范式及工程实践要点，为开发者提供可落地的技术参考。
一、大模型技术架构解析
1.1 核心架构演进
主流大模型均基于Transformer架构，其核心公式为：
相较于RNN架构，Transformer的并行计算特性使其更适合处理长序列数据（图1）。以GPT-3为例，其架构参数配置如下：
| 层级数 | 注意力头数 | 隐层维度 | 参数量 |
|---|---|---|---|
| 96 | 96 | 12288 | 175B |
1.2 训练数据特征
典型大语言模型的训练数据需满足以下特性：
# 数据预处理示例
def preprocess_text(text):text = remove_special_chars(text) # 去除特殊字符tokens = wordpiece_tokenize(text) # 子词切分return add_positional_encoding(tokens) # 位置编码