生成式 AI 大语言模型（LLMs）核心算法及源码解析：预训练篇

生成式 AI 大语言模型（LLMs）核心算法及源码解析：预训练篇

摘要

大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域展现出巨大潜力，预训练阶段的核心算法尤为关键。本文深入探讨了以Qwen2.5为例的预训练步骤，包括分词器、位置编码、注意力机制等。重点介绍了RoPE、GQA与FlashAttention等技术的应用，优化了模型的计算效率和精度。此外，知识蒸馏被用于小模型训练，有效提升性能。通过系统分析这些技术细节，为大模型领域的研究者提供了有益参考。