大模型decoder中权重矩阵的理解
一个 Decoder Block 主要由两个核心子层构成：自注意力层 (Self-Attention) 和 前馈神经网络层 (Feed-Forward Network)。
1. 自注意力层 (Masked Self-Attention Layer)
这是模型“看”输入序列并决定关注哪些部分的地方。它的参数主要体现在 4 个 权重矩阵上：
查询 (Query) 权重矩阵 (WQ)：将输入向量转换为一个“查询”向量。
键 (Key) 权重矩阵 (WK)：将输入向量转换为一个“键”向量。
值 (Value) 权重矩阵 (WV)：将输入向量转换为一个“值”向量。
输出 (Output) 权重矩阵 (WO)：在注意力计算完成后，将结果整合并投影回原始维度。
优化细节：在实际实现中，为了计算效率，Q、K、V 这三个矩阵常常被合并成一个巨大的 W_qkv 矩阵一次性进行计算，然后再切分开。但从概念上讲，它们是三个独立的权重矩阵。
2. 前馈神经网络层 (Feed-Forward Network, FFN)
这是模型进行“思考”和非线性变换的地方，它通常包含 2 个 权重矩阵：
上投影 (Up-Projection) 权重矩阵 (W_up)：将注意力层的输出从模型的隐藏维度（例如 4096）扩展到一个更大的中间维度（例如 11008）。
下投影 (Down-Projection) 权重矩阵 (W_down)：将扩展后的向量重新投影回模型的原始隐藏维度（例如 4096）。
优化细节：在一些模型（如 Llama, Mixtral）中，这里会使用门控线性单元（Gated Linear Unit），这时可能会有 W_gate 和 W_up 两个上投影矩阵，所以 FFN 部分可能会有 3 个矩阵。但经典的 FFN 是 2 个。
3. 归一化层 (Layer Normalization)
Decoder Block 中通常还有两个 LayerNorm 层，一个在自注意力层之前，一个在前馈网络层之前。它们没有大的权重矩阵，但有可学习的参数：
Gamma (γ)：一个缩放向量。
Beta (β)：一个偏移向量。
它们的参数量远小于权重矩阵。
总结一个 Decoder Block 的参数：
| 组件 | 主要权重矩阵/参数 | 数量 | 主要功能 |
| 自注意力 | W_q, W_k, W_v, W_o | 4 个矩阵 | 关联序列中的不同位置信息 |
| 前馈网络 | W_up, W_down | 2 个矩阵 | 进行非线性计算，增强模型表示能力 |
| 归一化层 | Gamma (γ), Beta (β) | 2 组向量 | 稳定训练过程 |
一个完整的 GPT 模型是由很多个这样的 Decoder Block 堆叠起来的（例如 Llama-7B 有 32 个），再加上一些其他参数。
最终的输出层 (LM Head)
在所有 Decoder Block 的最顶层，还有一个非常重要的权重矩阵：
语言模型头 (LM Head)：它负责将最后一个 Decoder Block 的输出向量，投影到整个词汇表的大小（例如 50257）。这个矩阵的输出经过 Softmax 后，就得到了下一个词的概率分布。
优化细节 (权重绑定 Weight Tying)：为了节省参数，很多模型的输入词嵌入矩阵 (Input Embedding Matrix) 和这个最终的 LM Head 矩阵是共享权重的。
参数主要在哪个上面被分配了空间？
您的第二个问题非常关键，答案是 GPU 的显存 (VRAM)。
在硬盘上：模型的权重参数以文件的形式（如 .safetensors 或 .bin）存储在硬盘上。
加载到内存 (RAM)：当您启动程序时，这些权重文件首先被读入到计算机的内存 (RAM) 中。
分配到显存 (VRAM)：为了利用 GPU 进行高速并行计算，上述所有的权重矩阵（WQ, WK, WV, WO, W_up, W_down, LM Head 等）最终都必须被加载到 GPU 的显存中。
显存是运行大模型最宝贵的资源。一个模型的显存占用主要由以下几部分构成：