A大语言模型的原理、演进及算力测算国信证券GUOSEN SECURITIES●机器学习中模型及数据规横增加有利于提高深度神经网络性能。人工智能致力于研究能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论方法及技术，并开发相关应用系统；其最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。机器学习是一门专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为、以获取新的知识或技能、重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的学科，广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域。深度学习是机器学习的子集，主要由人工神经网铬组成。与传统算法及中小型神经网络相比，大规模的神经网络及海量的数据支撑将有效提高深度神经网络的表现性能。●Transformer摸型果构是现代大语言横型所采用的基础架构。Transformer模型是一种非串行的神经网络架构，最初被用于执行基于上下文的机器翻译任务。Transformeri模型以Encoder-Decoder架构为基础，能够并行处理整个文本序列，同时引入“注意机制”(ttention),使其能够在文本序列中正向和反向地跟踪单词之间的关系，适合在大规模分布式集群中进行训练，因此具有能够并行运算、关注上下文信息、表达能力强等优势。Transformer模型以词嵌入向量叠加位置编码作为输入，使得输入序列具有位置上的关联信息。编码器(Encoder)由Self-Attention(自注意力层)和Feed Forward Network(前馈网络)两个子层组成，Attention使得模型不仅关注当前位置的词语，同时能够关注上下文的词语。解码器(Decoder)通过Encoder-Decodertt©tio层，用于解码时对于输入端编码信息的关注；利用掩码(Mask)机制，对序列中每一位置根据之前位置的输出结果循环解码得到当前位置的输出结果。