前言

随着人工智能技术的飞速发展，大模型算法及其架构已成为推动科技前沿的重要力量。它们不仅能够处理海量的数据，还具备强大的表征学习能力，能够应对日益复杂的场景需求。本章节将介绍大模型算法及其架构，带您了解其背后的原理、技术创新以及在实际应用中的广阔前景。

目标

学完本课程后，您将能够：

掌握transformer架构和计算流程

了解transformer优化点

掌握FlashAttention、PagedAttention

了解GLM、LLaMA模型结构

目录

1.深度学习算法发展及瓶颈

2.Transformer详解

3.Transformer中的问题及优化方式

4.大语言模型架构介绍

5.多模态大模型架构介绍

6.MoE结构介绍

1.深度学习算法发展及瓶颈

深度学习发展历程

1957年感知器的出现到ILSVRC中诞生的一系列网络，深度学习从简单的二分类到部分领域超越人类。

stage1

感知器

通过线性加权和阈值判断来实现二分类任务

stage2

MLP和反向传播

MLP，网络能够处理更加复杂的非线性问题。

反向传播，为训练多层神经网络提供了有效的手段

stage3

CNN和RNN

CNN卷积神经网络，引入卷积核和池化操作，在计算机视觉领域应用广泛

RNN循环神经网络，引入循环连接，使得网络能够处理序列数据，在自然语言处理领域应用广泛。

stage4

快速发展

视觉方面，ILSVRC中诞生了一系列优异的网络，如AlexNet、GoogleNet、VGG、ResNet等

NLP领域，基于RNN系列网络和Seq2Seq结构的学习算法，在一些领域超越人类

典型神经网络单元

DNN

CNN

卷积神经网络 Convolutional Neural Network

是一种专门用于图像处理的神经网络，它可以自动提取图像中的特征，从而实现图像分类、目标检测等任务。

GNN

图神经网络 Graph Neuron Network

是一种用于处理图形数据的神经网络模型。它可以对图形数据进行分类、聚类、预测等任务。图神经网络在社交网络分析、化学分析分析、推荐系统等领域有广泛的应用。

RNN

循环神经网络 Recurrent Neural Network

循环神经网络是一种可以处理序列数据的神经网络，它可以自动学习序列中的规律和模式，从而实现语音识别、自然语言处理等任务。

典型网络结构

基于CNN、RNN等基础结构诞生的诸多学习算法，如FCN、VGG、GoogleNet等在一些特定领域效果极佳，甚至可以超越人类。

批注：

传统深度学习诞生了很多效果很好的模型结构，如：VGG、Unet、GAN、ResNet等。

大模型阶段

随着计算能力的提升和数据量的增长，训练更大更深的神经网络成为了可能。以GPT系列、LLaMA、GLM等为代表的TRM架构大模型，通过海量的数据和计算资源，训练出了具有强大生成能力和泛化能力的模型。

这些模型不仅能够在单一任务上取得优异性能，还能够通过微调的方式，快速适应新的任务和数据。

stage5

Transformer

Transformer的出现终结了RNN和CNN的时代，基于transformer的优势诞生了Bert、GPT、ViT等效果极佳的算法。

stage6

得益于transformer的可扩展性和算力的发展，模型体积进一步扩大，诞生了GPT4、GLM、stablediffusion等参数量以十亿为单位的模型

思考

基于CNN、RNN的传统深度学习算法在某些（语音识别、图像分类、文本理解等）领域已经超过了人类，为何还要给予Transformer设计更大的模型？

为什么目前大模型都是TRM架构而不是CNN和RNN？

传统深度学习算法的问题

传统深度学习算法在某些领域已经超过了人类，但是依然存在诸多问题。

扩展性差

泛