大语言模型工作原理和工作流程

[文章来源:沃德软件     点击率:61次    发布日期:2024-10-29]
工作原理
预训练: 大语言模型通常在大量的文本数据上进行预训练。这些文本可能来自互联网、书籍、新闻等。预训练阶段使用的任务包括但不限于掩码语言模型(MLM)、下一句预测(NSP)等。
 
微调: 在预训练完成后,模型可以在特定任务的数据集上进行微调,以适应特定的应用场景,如问答、文本分类、摘要生成等。
 
编码器-解码器架构: 许多大模型使用Transformer架构,它由编码器和解码器组成。编码器处理输入文本,解码器生成输出文本。
 
自注意力机制: Transformer架构中的自注意力机制使模型能够在处理每个单词时考虑到整个文本序列,从而捕捉长距离依赖关系。
 
层次化表示: 模型通过多个层次(或称为“层”)来学习从单词到句子的复杂表示。
 
优化和迭代: 通过反向传播和梯度下降等优化算法不断更新模型的参数,直至模型在特定任务上的性能达到满意水平。
 
工作流程
大模型其核心原理是基于神经网络,特别是变压器(Transformer)架构。以下是大语言模型的基本工作流程:
 
数据收集和预处理: 收集大量的文本数据,包括书籍、文章、网站等。数据经过清理、分词、去重等预处理步骤。
 
训练: 使用预处理后的数据训练模型。训练的目标是通过调整模型的参数,使其能够预测给定上下文中的下一个词语或生成有意义的文本。
 
推理: 训练完成后,模型可以根据输入的文本生成相关的响应或进行文本生成任务。
 
流程示例
输入处理: 输入文本被分词并转换为词嵌入向量。
 
编码: 词嵌入向量通过多个编码器层处理,每层包含自注意力机制和前馈神经网络。
 
解码: 内部表示通过多个解码器层处理,生成预测的输出文本。
 
输出生成: 解码器输出通过软最大(Softmax)层,转换为最终的词语序列。
                        
原文链接:https://blog.csdn.net/way311/article/details/139968725
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