大语言模型（LLM）技术架构与工程实践：从原理到部署

在自然语言处理领域，大语言模型（LLM）已成为颠覆性技术。从 GPT 系列到 LLaMA、ChatGLM，这些参数规模动辄百亿甚至万亿的模型，不仅实现了流畅的自然语言交互，更在代码生成、逻辑推理等复杂任务中展现出惊人能力。本文将从技术底层拆解 LLM 的核心架构，分析训练与推理的关键挑战，并结合工程实践提供可落地的部署方案。

一、LLM 的技术基石：Transformer 与自注意力机制

LLM 的革命性突破源于 2017 年 Google 提出的 Transformer 架构，其核心是自注意力机制（Self-Attention），解决了传统 RNN 无法并行计算且长距离依赖建模能力弱的问题。

1.1 自注意力机制的数学原理

自注意力机制通过计算输入序列中每个 token 与其他 token 的关联权重，实现上下文信息的动态聚合。其核心公式如下：

# 简化版自注意力计算

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask=None):

d_k = Q.size(-1)

scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k) # 缩放点积

if mask is not None:

scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)

attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1) # 注意力权重

output = torch.matmul(attn_weights, V) # 加权求和

return output, attn_weights

其中 Q（Query）、K（K