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文章目录
- LLM大模型架构全景解析：从Transformer基石到工业级链路
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- 一、架构核心基石：Transformer及其关键组件
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- 1. Transformer核心组件（LLM能力的最小单元）
- 二、LLM核心架构范式：从“编码器/解码器”到专用设计
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- 1. 范式1：Encoder-Only（编码器-only）
- 2. 范式2：Decoder-Only（解码器-only）
- 3. 范式3：Encoder-Decoder（编码器-解码器）
- 三、LLM完整架构链路：从基座到应用
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- 1. 第一步：基座设计（范式选型+组件强化）
- 2. 第二步：预训练（注入通用知识）
- 3. 第三步：微调（对齐任务与意图）
- 4. 第四步：部署优化（平衡性能与效率）
- 四、LLM核心架构流程图
- 五、关键结论
LLM大模型架构全景解析：从Transformer基石到工业级链路
大语言模型（Large Language Models，LLMs）的能力突破，本质上依赖于其 模块化、可扩展的架构设计。
- 当前主流LLM（如GPT系列、文心一言、Llama等）均以Transformer为核心基石，通过
“基础组件堆叠-范式选型-预训练微调-部署优化”的全链路设计，实现对语言的理解与生成。 - 本文将拆解LLM架构的核心模块、主流范式及完整链路，并附流程图直观呈现。
一、架构核心基石：Transformer及其关键组件
LLM的“骨架”源于2017年谷歌提出的Transformer架构，其摒弃了传统RNN的序列依赖缺陷，通过“自注意力机制”和“多层堆叠”实现高效的特征学 习。
- Transformer是一个“编码器-解码器（Encoder-Decoder）”双结构框架，LLM的架构演化本质是对这一基础框架的“裁剪与强化”。
1. Transformer核心组件（LLM能力的最小单元）
Transformer的每层网络由 “自注意力层”和“前馈神经网络层” 组成，辅以归一化和残差连接，四大组件共同支撑起模型的基础能力：
| 核心组件 | 核心作用 | 技术细节 |
|---|---|---|
| 自注意力机制（Self-Attention） | 解决“长距离依赖”问题，让模型动态捕捉文本中任意位置的关联（如“苹果”是水果还是公司） | 通过Query（查询）、Key（键）、Value（值）计算注意力权重，量化不同token的关联强度； Multi-Head Attention（多头注意力）：并行计算多个“注意力头”，捕捉不同维度的关联特征（如句法、语义）。 |