从零构建大语言模型全栈开发指南：第二部分：模型架构设计与实现-2.2.1从零编写类GPT-2模型架构（规划模块与代码组织）
👉 点击关注不迷路
👉 点击关注不迷路
👉 点击关注不迷路
文章大纲
- 2.2.1 从零编写类GPT-2模型架构（规划模块与代码组织）
-
- 1. 模型架构设计规划
-
- 1.1 架构核心组件
- 2. 模块化设计实现
-
- 2.1 输入处理模块
-
- 2.1.1 分词与嵌入
- 2.1.2 位置编码
- 2.2 解码块设计
-
- 2.2.1 多头注意力子层
- 2.2.2 前馈网络子层
- 3. 代码组织策略
-
- 3.1 模块化架构设计
- 3.2 核心类结构设计
-
- 表2：配置类参数设计
- 4. 关键实现细节
-
- 4.1 掩码机制实现
-
- 4.1.1 `因果掩码（Causal Mask）`
- 4.1.2 `填充掩码（Padding Mask）`
- 4.2 张量形状控制
- 5. 性能优化实践
-
- 5.1 计算效率提升策略
- 5.2 内存优化方案
- 6. 测试与验证
-
- 6.1 单元测试设计
- 6.2 生成效果验证
-
- 表4：生成质量评估指标
- 总结：架构设计的工程哲学
2.2.1 从零编写类GPT-2模型架构（规划模块与代码组织）
1. 模型架构设计规划
1.1 架构核心组件
类GPT-2模型基于Transformer解码器堆叠实现，其核心模块包括：
-
- 输入嵌入层：将离散token映射为连续向量（
d_model维度）
- 输入嵌入层：将离散token映射为连续向量（
-
- 位置编码模块：注入序列顺序信息（正弦/可学习编码）
-
- 解码层堆叠：N层相同的解码块（典型N=12/24/48）
-
- 前馈网络（FFN）：每层解码块内的非线性变换组件
-
- <