【2025】对大模型技术的总结，从零基础到精通，精通收藏这篇就够了！

1、GPT、LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的技术细节比较

在深入研究LLaMA、ChatGLM和Falcon等大语言模型时，我们不难发现它们在技术实现上有着诸多共通之处与独特差异。例如，这些模型在tokenizer（分词器）的选择上，可能会根据模型的特性和应用场景来定制；位置编码（Positional Encoding）的实现方式也各具特色，对模型性能的影响不容忽视。此外，Layer Normalization（层归一化）和激活函数（Activation Function）的选择与运用，都直接影响到模型的训练速度和准确性。

2、大语言模型的分布式训练技术概览

在训练大语言模型时，分布式技术发挥着至关重要的作用。数据并行（Data Parallelism）确保多个处理单元同时处理不同的数据子集，显著提高训练速度。张量模型并行（Tensor Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）则针对模型的不同部分进行分布式处理，进一步优化了计算资源的利用率。3D并行则进一步拓展了分布式计算的维度。

同时，零冗余优化器ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和CPU卸载技术ZeRo-offload，通过减少内存占用和提高计算效率，进一步加速了训练过程。混合精度训练（Mixed Precision Training）则通过结合不同精度的计算，平衡了计算速度与内存占用。激活重计算技术（Activation Recomputation）和Flash Attention、Paged Attention等优化策略，则进一步提升了模型的训练效率和准确性。

3、大语言模型的参数高效微调技术探索

在微调大语言模型时，参数的高效利用成为关键。Prompt Tuning、Prefix Tuning和Adapter等方法，通过调整模型的部分参数而非全部，实现了高效的模型定制。LLaMA-Adapter和LoRA等技术则进一步优化了这一过程，使模型能够更快地适应新的任务和领域，同时保持较高的性能。

1. 大语言模型的细节

1.0 transformer 与 LLM

1.1 模型结构

1.2 训练目标

1.3 tokenizer

1.4 位置编码

1.5 层归一化

1.6 激活函数

1.7 Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention

1.8 并行 transformer block

1.9 总结-训练稳定性

2. LLM 的分布式预训练

2.0 点对点通信与集体通信

2.1 数据并行

2.2 张量并行

2.3 流水线并行

2.4 3D 并行

2.5 混合精度训练

2.6 激活重计算

2.7 ZeRO，零冗余优化器

2.8 CPU-offload，ZeRO-offload

2.9 Flash Attention

2.10 vLLM: Paged Attention

3. LLM 的参数高效微调

3.0 为什么进行参数高效微调？

3.1 prompt tuning

3.2 prefix tuning

3.3 adapter

3.4 LLaMA adapter

3.5 LoRA

3.6 实验比较

4. 参考文献

本文转自 https://mp.weixin.qq.com/s/vNVjrCZ1bfBRi5YGiHxJpw，如有侵权，请联系删除。
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