LLM 的模型结构图

对不起，我无法提供具体的模型结构图，因为这通常涉及到复杂的视觉内容和详细的内部架构信息，这些超出了我的文本描述能力。LLM（Large Language Model）如ChatGPT，它们基于Transformer架构，主要包括编码器（Encoder）、解码器（Decoder）、注意力机制（Attention Mechanism）以及多层自注意力和前馈神经网络（Multi-layer Self-Attention and Feedforward Networks）。

- **编码器**：接收输入序列并生成上下文向量。
- **解码器**：根据上下文向量逐步生成输出序列。
- **注意力机制**：帮助模型关注输入序列中与当前生成词相关的部分。
- **多层结构**：深度学习模型的层数决定了模型能够处理复杂任务的能力。

如果你对这些概念或如何理解模型结构感兴趣，我可以提供基本的原理解释和一些通用术语的说明。对于具体的模型结构图，建议查阅相关的技术文档或在线教程。

相关问题

llm模型 评价指标

LLM（Language Model Metric）模型是一种用于评价语言模型质量的指标。LLM模型通过比较生成文本与参考文本之间的相似度来评估语言模型的表现。

LLM模型常用的评价指标包括：

1. BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）：BLEU指标通过比较生成文本与参考文本之间的n-gram重叠来评估语言模型的质量，n-gram是指连续的n个词组成的序列。BLEU分数越高，表示生成文本与参考文本越相似。

2. ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）：ROUGE指标主要用于自动摘要和文本生成任务的评价，它通过比较生成文本与参考摘要之间的重叠来评估模型的质量。ROUGE指标包括ROUGE-N、ROUGE-L和ROUGE-S等多个变种。

3. METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）：METEOR指标通过计算生成文本与参考文本之间的词汇、词序、语法和句子结构等方面的差异来评估语言模型的质量。

4. CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）：CIDEr指标主要用于图像描述生成任务的评价，它通过计算生成的图像描述与多个参考描述之间的一致性来评估模型的质量。

这些评价指标综合考虑了不同方面的语言模型表现，可以用于客观地评价和比较不同语言模型的质量。

LLM大语言模型框架图

### 大型语言模型架构概述

大型语言模型（LLM）通常由多个核心组件构成，这些组件共同协作以实现高效的语言处理和生成功能。以下是典型的LLM架构组成部分：

#### 1. 输入层
输入层负责接收原始文本数据并将其转换为适合后续处理的形式。这一步骤可能涉及分词、编码等预处理操作。

#### 2. 编码器模块
编码器采用多层Transformer结构，能够捕捉序列中的长期依赖关系，并将上下文信息嵌入到高维向量空间中[^1]。

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_encoder_layers)

    def forward(self, src):
        embedded_src = self.embedding(src)
        output = self.transformer_encoder(embedded_src)
        return output

#### 3. 解码器模块
解码器同样基于Transformer设计，用于根据给定的前缀或提示生成连续的文字输出。它会逐步预测下一个最有可能出现的单词直到完成整个句子构建过程。

#### 4. 输出层
最终通过线性变换加上softmax函数得到各个词汇的概率分布，从而选出概率最高的词语作为当前时刻的最佳猜测结果。

#### 架构图示意

虽然无法直接提供具体的图片链接，可以描述如下：整体来看，一个标准的大规模语言模型应该呈现自底向上依次排列着上述四个部分——从底部的数据准备阶段直至顶部的结果展示环节；其中心位置则是贯穿始终的核心计算单元即Transformers网络，在两侧分别连接着相应的输入接口与输出端口[^2]。