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(shù)高效微調技術探索

1. 大語言模型的細節(jié)

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(shù)

1.7 Multi-query Attention 與 Grouped-query Attention

1.8 并行 transformer block

1.9 總結-訓練穩(wěn)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。

• 一文說盡大語言模型技術之一：LLM的架構
• 一文說盡大語言模型技術之二：LLM的分布式預訓練
• 一文說盡大語言模型技術之三：LLM的參數(shù)高效微

參考資料

原文轉自： 微信公眾號@AI大模型前沿

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