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)

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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:

    1. 输入嵌入层:将离散token映射为连续向量(d_model维度)
    1. 位置编码模块:注入序列顺序信息(正弦/可学习编码)
    1. 解码层堆叠:N层相同的解码块(典型N=12/24/48)
    1. 前馈网络(FFN):每层解码块内的非线性变换组件
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