大语言模型架构基础与挑战

大语言模型（Large Language Model, LLM）在近几年引领了自然语言处理领域的革命性进展。这类模型通常拥有极其庞大的参数规模（往往达到数十亿乃至数千亿级别），通过对海量文本数据进行自监督训练，展现出卓越的语言理解和生成能力。自2018年前后第一批大语言模型问世以来，基于Transformer架构的模型（如BERT和GPT系列）在各种NLP任务上取得了前所未有的成绩。大语言模型之所以能够取得成功，一方面归功于其底层强大的模型架构设计，另一方面也依赖于大规模数据训练所带来的知识获取。然而，随着模型规模的爆炸式增长，许多新的挑战也随之出现，包括计算资源需求飙升、模型难以处理超长序列、以及训练过程中的工程技术瓶颈等问题。

Transformer基本架构

序列建模的传统方法及局限

在Transformer问世之前，神经网络模型已经在序列建模任务中取得了一定进展，但也存在明显的局限性。早期的方法包括循环神经网络（RNN）及其改进变体长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。这类循环网络通过隐状态在时间步的递归传递来处理序列信息，能够在一定程度上捕获序列中的上下文依赖。然而，RNN/LSTM存在“长期依赖”问题：随着序列长度增加，它们对早期信息的记忆逐渐衰减&