一、核心运行原理
- Transformer架构
- 自注意力机制（Self-Attention）：通过计算输入序列中每个token与其他token的关联权重，动态捕捉上下文依赖关系。例如，句子"银行利率"中的"银行"会根据"利率"调整语义表示。
- 多头注意力：并行运行多组注意力机制，分别学习不同维度的语义特征（如语法、指代关系等）。
- 预训练与微调范式
- 预训练：在大规模无标注数据（如互联网文本）上通过无监督任务（如掩码语言建模MLM）学习通用语言表示。
- 微调：在特定任务（如问答、分类）的小规模标注数据上调整模型参数，适应下游需求。
二、关键技术方法
- 数据工程
- 数据清洗：过滤低质量、重复或有害内容（如暴力文本），提升训练数据信噪比。
- 分词策略：采用Byte Pair Encoding（BPE）等算法平衡词汇表大小与OOV（未登录词）问题。
- 训练优化
- 分布式训练：使用数据并行（Data Parallelism）或模型并行（Model Parallelism）加速超大规模参数（如千亿级）的更新。
- 混合精度训练：结合FP16/FP32减少显存占用，同时通过Loss Scaling保持数值稳定性。
- 推理部署
- 量化压缩：将FP32模型转为INT8降低计算开销，适合边缘设备部署。
- 动态批处理：合并多个请求的推理过程，提高GPU利用率。
三、典型应用场景与挑战
四、前沿发展方向
- 多模态融合
- 结合视觉、语音等多模态数据（如GPT-4V），实现跨模态语义对齐。
- 绿色AI
- 通过模型蒸馏（如TinyBERT）、稀疏化降低能耗。
- 可信AI
- 引入可解释性工具（如LIME）和伦理对齐机制。
补充说明
- 硬件依赖：训练千亿参数模型需数千张GPU（如NVIDIA A100），推理阶段需优化显存管理。
- 开源生态：Hugging Face、PyTorch等平台提供预训练模型和轻量化工具链。
如需深入某一环节（如注意力机制数学细节或行业落地案例），可进一步展开讨论。
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