從零構建大語言模型全棧開發指南:第二部分:模型架構設計與實現-2.2.1從零編寫類GPT-2模型架構(規劃模塊與代碼組織)

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文章大綱

  • 2.2.1 從零編寫類GPT-2模型架構(規劃模塊與代碼組織)
    • 1. 模型架構設計規劃
      • 1.1 架構核心組件
    • 2. 模塊化設計實現
      • 2.1 輸入處理模塊
        • 2.1.1 分詞與嵌入
        • 2.1.2 位置編碼
      • 2.2 解碼塊設計
        • 2.2.1 多頭注意力子層
        • 2.2.2 前饋網絡子層
    • 3. 代碼組織策略
      • 3.1 模塊化架構設計
      • 3.2 核心類結構設計
        • 表2:配置類參數設計
    • 4. 關鍵實現細節
      • 4.1 掩碼機制實現
        • 4.1.1 `因果掩碼(Causal Mask)`
        • 4.1.2 `填充掩碼(Padding Mask)`
      • 4.2 張量形狀控制
    • 5. 性能優化實踐
      • 5.1 計算效率提升策略
      • 5.2 內存優化方案
    • 6. 測試與驗證
      • 6.1 單元測試設計
      • 6.2 生成效果驗證
        • 表4:生成質量評估指標
    • 總結:架構設計的工程哲學

2.2.1 從零編寫類GPT-2模型架構(規劃模塊與代碼組織)

1. 模型架構設計規劃

1.1 架構核心組件

類GPT-2模型基于Transformer解碼器堆疊實現,其核心模塊包括:

    1. 輸入嵌入層:將離散token映射為連續向量(d_model維度)
    1. 位置編碼模塊:注入序列順序信息(正弦/可學習編碼)
    1. 解碼層堆疊:N層相同的解碼塊(典型N=12/24/48)
    1. 前饋網絡(FFN):每層解碼塊內的非線性變換組件
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