2、大語言模型的分布式訓練技術概覽

3、大語言模型的參數高效微調技術探索

1. 大語言模型的細節

1.0 transformer 與 LLM

1.1 模型結構

1.2 訓練目標

1.3 tokenizer

1.4 位置編碼

1.5 層歸一化

1.6 激活函數

1.7 Multi-query Attention 與 Grouped-query Attention

1.8 并行 transformer block

1.9 總結-訓練穩定性

導讀

理解大語言模型,可以從‘LLM的架構、LLL的訓練、LLL的微調’三個方面進行,也可以針對需求重點理解一部分。例如,訓練+微調,可以讀后兩篇,只做微調,讀最后一篇。

參考資料


原文轉自: 微信公眾號@AI大模型前沿

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