【大模型实战系列】第七章 主流LLM架构深度解析（附完整代码实现）

目录

第一部分：原理详解

1. 语言模型的四次浪潮：从统计到智能

2. Transformer架构深度拆解（含数学推导）

a. 核心组件：自注意力机制 (Self-Attention)

b. 多头注意力 (Multi-Head Attention)

c. 位置编码 (Positional Encoding)

d. 编码器与解码器模块

3. 主流LLM架构的分野

第二部分：代码实现

总结

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大型语言模型（LLM）的浪潮正在以前所未有的力量重塑着人工智能的版图。从OpenAI的GPT系列，到Meta的LLaMA，再到Google的PaLM，这些拥有数千亿参数的庞然大物，其惊人能力的背后，都指向一个共同的基石——Transformer架构。

然而，今天的LLM并非简单地沿用2017年《Attention Is All You Need》论文中的原始设计。它们经过了演化、裁剪与增强，形成了不同的架构分支。本文将分为两大板块，带您深入探索这一切：

• 第一部分：原理详解 - 我们将追溯语言模型的四次范式演进，从数学层面拆解Transformer的核心机制，并阐明GPT、LLaMA等主流LLM家族在架构上的关键选择与权衡。

• 第二部分：代码实现 - 我们将用PyTorch从零开始，模块化地构建一个包含编码器、解码器、多头注意力、位置编码等所有关键组件的完整Transformer模型，并展示其工作流程。