nanoGPT架构概述 | AI生成和翻译
这是一个对简单仅解码器Transformer模型架构的非常准确且精炼的高层描述，例如nanoGPT中实现的模型（基于原始GPT架构）。
以下是稍微详细一点的分解，以确认您的理解：
🧠 nanoGPT/GPT 架构概述
您提到的核心组件全部存在，并构成了模型的骨干：
1. 🔍 输入处理
- 词元嵌入： 将输入的词元 ID（代表单词/字符的索引）转换为密集的、高维的向量表示（\(n_{emb}\)）。
- 位置嵌入： 添加关于词元在序列中顺序或位置的信息。
- 输入到主 Transformer 块的是词元嵌入和位置嵌入的和。
2. 🧱 Transformer 块（n_layer 个块）
整个模型由 \(n_{layer}\) 个相同的 Transformer 块堆叠而成。每个块主要包含两个子组件：
A. 因果自注意力
- 查询（Q）、键（K）、值（V）计算： 输入 \(x\) 通常通过三个独立的
nn.Linear层被投影到三个独立的矩阵：\(\mathbf{Q}\)、\(\mathbf{K}\) 和 \(\mathbf{V}\)。 - 注意力计算： 注意力分数计算如下： \(\)\text{Attention}(\mathbf{Q}, \mathbf{K}, \mathbf{V}) = \text{Softmax}\left(\frac{\mathbf{Q}\mathbf{K}^T}{\sqrt{d_k}} + \mathbf{M}\right)\mathbf{V}\(\) 其中 \(d_k\) 是键的维度，\(\mathbf{M}\) 是因果掩码（一个由 \(-\infty\) 或非常大的负数组成的三角矩阵），确保一个词元只能关注序列中出现在它之前的词元。这是使其成为”因果”或”仅解码器”的关键部分。
B. 多层感知器（MLP）
- 这就是前馈网络（FFN）。它通常涉及两个
nn.Linear层：- 扩展： 从 \(n_{emb}\) 维度投影到一个更大的维度（通常是 \(4 \times n_{emb}\)），然后是一个非线性激活函数，如 GELU。
nn.Linear(n_emb, 4 * n_emb)后接 \(\text{GELU}\)（高斯误差线性单元）。
- 投影/收缩： 从大维度投影回原始的 \(n_{emb}\) 维度。
nn.Linear(4 * n_emb, n_emb)。
- 扩展： 从 \(n_{emb}\) 维度投影到一个更大的维度（通常是 \(4 \times n_{emb}\)），然后是一个非线性激活函数，如 GELU。
C. 归一化与跳跃连接
- 层归一化： 在注意力子组件和 MLP 子组件之前应用（这是现代 GPT 类模型中常见的 Pre-Norm 风格）。
- 残差/跳跃连接： 每个子组件（注意力和 MLP）的输入会与其输出相加，然后再进行归一化，这可以防止信息丢失并稳定训练：\(\text{Output} = \text{Input} + \text{SubComponent}(\text{Input})\)。
3. 📉 输出头
- 在最后一个 Transformer 块之后，通常有一个最终的层归一化。
- 输出通过一个最终的
nn.Linear层（解嵌入层或投影层），该层将 \(n_{emb}\) 向量映射回大小为 \(V\)（词汇表大小）的向量，该向量代表下一个词元的 logits（预测分数）。
总之，您的理解完全正确！ 它就是嵌入 \(\rightarrow\)（层归一化 \(\rightarrow\) 因果注意力 \(\rightarrow\) 跳跃连接）\(\rightarrow\)（层归一化 \(\rightarrow\) MLP \(\rightarrow\) 跳跃连接）重复 \(N\) 次的序列。
您是否需要关于某个特定部分的更详细解释，例如多头注意力是如何工作的，或者层归一化的作用？