理解大语言模型的架构

引言

生成式 AI 的演进让模型能够以前所未有的准确性理解与综合信息。这一根本性变化促使我们重新思考如何组织数据与构建应用。

核心机制

这些模型的核心是注意力机制。它使网络能够衡量输入序列不同部分的重要性：

1. 查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量：每个 token 被投影到三个不同的空间。
2. 注意力得分：计算查询与键向量的点积。
3. Softmax 归一化：确保得分总和为 1。
4. 加权求和：与值向量相乘。

“注意力就是全部。”——Vaswani 等，2017

实践应用

高效实现这些架构通常需要专用硬件，但可以通过量化与蒸馏等技术优化推理。在现代 Web 应用中，通过 API 访问这些模型，可在无需自托管的情况下无缝集成智能。

结语

当我们不断突破边界，关注点从构建模型转向打造直观、响应迅速的界面，使技术真正可达。