在自然語言處理領域，大語言模型（LLM）已成為顛覆性技術。從 GPT 系列到 LLaMA、ChatGLM，這些參數規模動輒百億甚至萬億的模型，不僅實現了流暢的自然語言交互，更在代碼生成、邏輯推理等復雜任務中展現出驚人能力。本文將從技術底層拆解 LLM 的核心架構，分析訓練與推理的關鍵挑戰，并結合工程實踐提供可落地的部署方案。

一、LLM 的技術基石：Transformer 與自注意力機制

LLM 的革命性突破源于 2017 年 Google 提出的 Transformer 架構，其核心是自注意力機制（Self-Attention），解決了傳統 RNN 無法并行計算且長距離依賴建模能力弱的問題。

1.1 自注意力機制的數學原理

自注意力機制通過計算輸入序列中每個 token 與其他 token 的關聯權重，實現上下文信息的動態聚合。其核心公式如下：

# 簡化版自注意力計算

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask=None):

d_k = Q.size(-1)

scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k) # 縮放點積

if mask is not None:

scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)

attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1) # 注意力權重

output = torch.matmul(attn_weights, V) # 加權求和

return output, attn_weights

其中 Q（Query）、K（K