时刻推理:LLM独特的计算模式

大语言模型（LLM）的独特计算模式

1. 背景介绍

大语言模型（LLM）是一种通过学习大量文本数据来理解和生成人类语言的计算模型。它们已经在各种任务中取得了显著的成功，从文本生成到问答系统。然而，LLM的计算模式与传统的计算机程序有着根本的不同。本文将深入探讨LLM独特的计算模式，并提供实践指南和工具推荐。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念

LLM的核心是Transformer模型（Vaswani et al., 2017），它使用自注意力机制（Self-Attention）来处理输入序列。Transformer模型的架构如下所示：

graph LR
A[Embedding] --> B[Positional Encoding]
B --> C[Encoder/Decoder Stack]
C --> D[Linear Layer]
D --> E[Output]

2.2 自注意力机制

自注意力机制允许模型在处理输入序列时考虑到序列中其他位置的信息。它通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量