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