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tags: ["模型架构", "设计", "LLM"] category: llm icon: 🧠

模型架构设计

设计原则

• 可扩展性：支持不同规模的模?
• 效率：平衡计算和内存需?
• 灵活性：支持多种任务

典型架构

现代LLM通常采用Decoder-only Transformer架构?

1. Token Embedding?
2. 位置编码（RoPE或ALiBi?
3. 多层Transformer Block
4. RMSNorm归一?
5. SwiGLU激活的FFN
6. 输出投影?

关键配置

python config = {d_model: 4096, n_heads: 32, n_layers: 32, d_ff: 11008}

高效组件

• GQA减少KV Cache
• SwiGLU提升效果
• RMSNorm加速训?
• RoPE支持长上下文

总结

模型架构设计需要在性能、效率和灵活性之间找到平衡?