大语言模型基本原理 流程图

大语言模型的基本原理通常基于深度学习架构，特别是Transformer架构，它是由自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络（Feedforward Networks）组成的。训练流程主要包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：收集大量文本数据，对其进行清洗、分词和编码，以便计算机理解。

2. **模型结构设计**：构建一个多层的神经网络模型，如GPT系列就采用了Transformer作为核心结构，包含无数个参数用于学习语言模式。

3. **训练过程**：
- **掩码预测**（Masked Language Modeling, MLM）：隐藏部分输入序列，让模型预测缺失的部分，这有助于模型理解上下文信息。
- **条件生成**（Conditional Generation）：给定一部分文本，模型继续生成后续的内容，通过反向传播调整权重。

4. **梯度优化**：使用优化算法（如Adam、SGD等），计算损失函数对模型参数的梯度，并更新参数值，以最小化预测错误。

5. **迭代迭代**：反复进行训练，直到模型达到预设的性能指标。

6. **解冻部分训练**：某些模型如GPT-3会在训练后期允许部分参数微调，以适应特定任务。

7. **部署与应用**：将训练好的模型部署到服务器上，用户可以提供输入，模型会生成相应的输出，如文本续写、问答或代码补全。

流程图大致如下：

+---------------------+
| 数据预处理        |
+->+-------------------+
    |                   |
    V                   V
+----+-------+----------+
| 预处理 | Model | 损失函数 |
+----+-------+----------+
     |            ^         |
     |            |         V
     +------------> 调整权重
                     |
                     V
+---------------------+----------------+
| 参数更新 & 循环训练 | 应用场景 (解冻) |
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