大语言模型主流架构解析：从 Transformer 到 GPT、BERT

📌  友情提示：
本文内容由银河易创AI（https://ai.eaigx.com）创作平台的gpt-4-turbo模型生成，旨在提供技术参考与灵感启发。文中观点或代码示例需结合实际情况验证，建议读者通过官方文档或实践进一步确认其准确性。

在自然语言处理（NLP）的研究与应用中，大语言模型（Large Language Model, LLM）近年来取得了显著的进展。大语言模型凭借其强大的上下文理解与生成能力，已被广泛应用于聊天机器人、文本生成、问答系统等多个领域。本文将对大语言模型的主流架构进行解析，重点介绍 Transformer 结构及其衍生的模型，如 GPT 和 BERT，帮助大家深入理解它们的设计理念与应用场景。

一、Transformer 架构的崛起

1.1 Transformer 的背景与提出

在传统的自然语言处理（NLP）任务中，神经网络模型如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）长期占据主导地位。这些模型在处理序列数据时，依赖于其顺序结构逐步地将信息传递至下一个时间步。然而，这些模型存在着一些显著的局限性，尤其是当需要处理长距离依赖的任务时，RNN 和 LSTM 面临着梯度消失和梯度爆炸问题，导致其在长文本处理中的性能大打折扣。

为了克服这些问题，Vaswani 等人在 2017 年提出了 Transformer 架构，该架构在《Attention is All You Need》一文中首次亮相。与传统的 RNN 和 LSTM 架构不同，Transformer 摒弃了序列化的计算过程，完全基于自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入序列中各个元素之间的依赖关系。这一突破性创新，不仅有效解决了长距离依赖的问题，还使得模型能够并行处理输入数据，从而大大提高了训练效率。

Transformer 的设计不依赖于传统的递归结构，而是通过并行计算显著加速了训练过程，并且通过自注意力机制能够在捕获长距离依赖时，保持高效的性能。自提出以来，Transformer 架构已成为现代自然语言处理的核心架构，广泛应用于诸如机器翻译、语音识别、文本生成等多个领域。

1.2 Transformer 的架构

Transformer 架构的核心理念是将传统的循环结构替换为完全基于自注意力机制的模型。Transformer 的设计包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，并通过自注意力机制在不同位置之间建立直接的联系。以下是 Transformer 架构的主要组成部分：

编码器（Encoder）

Transformer 的编码器部分由多个相同结构的层（Layer）堆叠而成，每一层由两个主要子模块组成：

1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）： 自注意力机制允许模型在处理每个单词时，能够关注到输入序列中其他所有单词的上下文信息。在实际应用中，Transformer 通过多个注意力头（Multi-Head Attention）并行计算多个注意力权重，从而能在不同的子空间中学习不同的上下文表示。这种多头机制使得模型能够从多个角度捕捉到更加丰富的特征。

2. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）： 在每个编码器层中，经过自注意力机制处理后的输出会传入一个全连接的前馈神经网络。这个前馈神经网络通常由两个全连接层组成，其中间有一个激活函数（如 ReLU）。这个部分主要用于对信息进行进一步的非线性映射，增强模型的表示能力。

每个子模块（自注意力和前馈神经网络）后面都跟有层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connection），帮助模型加速收敛并避免梯度消失问题。

解码器（Decoder）

解码器的结构与编码器相似，也由多个相同结构的层组成，主要区别在于解码器除了自注意力和前馈神经网络外，还包括了一个额外的模块，用于接收编码器的输出。解码器的每一层包括：

1. 掩蔽多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）<