人工智能大模型的基础架构

人工智能大模型的架构可以从基础结构、核心组件和演进趋势三个层面进行解析：

一、基础架构框架

1. Transformer核心：采用自注意力机制构建堆叠层，典型结构包含12-128层（如GPT-3有96层），每层含多头注意力模块和前馈网络

2. 参数分布：千亿级参数分布在注意力头（占比约30%）、前馈网络（约60%）及嵌入层（约10%）

3. 并行计算架构：使用张量/流水线/数据并行策略，如Megatron-LM采用3D并行训练框架

1. 预训练阶段：

- 数据吞吐：日均处理TB级文本，使用课程学习策略逐步增加难度
- 优化器：AdamW+混合精度训练，学习率余弦衰减
- 硬件配置：数千块A100/H100 GPU集群，显存优化技术如ZeRO-3

2. 微调架构：

- 参数高效方法：LoRA（低秩适配）仅更新0.1%参数
- 指令微调：通过人类反馈强化学习(RLHF)对齐模型行为

1. 多模态融合：如Flamingo模型的感知-语言交叉注意力门

2. 模块化设计：Mixture-of-Experts架构（如GPT-4推测使用8-16个专家）

3. 记忆增强：外部知识库检索模块（如RETRO模型的邻域检索机制）

4. 能量效率优化：稀疏激活架构（如Switch Transformer）

当前架构设计面临三大挑战：

① 注意力复杂度随序列长度呈平方增长

② 超长上下文记忆保持（如10万token以上）

③ 多模态信号对齐。

最新解决方案包括滑动窗口注意力、状态空间模型(SSM)以及跨模态对比学习。理解这些架构特征，有助于在具体应用中合理选择模型，例如需要长文本理解时可选用采用环形注意力机制的模型，而多模态任务则应选择具有交叉注意力门的设计。