浅析大语言模型底层架构之一Transfomer

语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型（n-gram Language Models）、神经语言模型（Neural Language Models，NLM）以及预训练语言模型（Pre-trained Language Models，PLM）等不同角度开展了系列工作。这些研究在不同阶段都对自然语言处理任务有着重要作用。随着基于Transformer 各类语言模型的发展以及预训练微调范式在自然语言处理各类任务中取得突破性进展，从2020 年OpenAI 发布GPT-3 开始，大语言模型研究也逐渐深入。虽然大语言模型的参数量巨大，通过有监督微调和强化学习能够完成非常多的任务，但是其基础理论也仍然离不开对语言的建模。