当前位置：首页 > article >正文

深度解析基于Transformer的LLaMA2模型结构：从分词到推理的完整流程

article 2025/3/4 2:54:37

整体架构：LLaMA2如何像“做菜”一样生成文本？

想象你让LLaMA2写一首诗，它的处理流程就像一家丰泽园后厨，分步骤把“文字食材”烹饪成“满汉全席”：

ps:我其实想说一句，语言模型的本质就是根据根据文字资料进行搜索，然后生成人话的过程，它不是万能的，一些企业的朋友经常会高估这个东西。

1. 输入与分词（Tokenizer）：把句子切成“词块”

在这里插入图片描述完整的LLaMA2结构在下面

技术解释：
输入文本被拆分成更小的语义单元（token）。例如“今晚月色真美”可能被切分为["今晚", "月色", "真", "美"]。

打个比方：

好比切菜：把一整条鱼（句子）切成鱼片（token），方便后续加工。
特殊操作：遇到生僻词（如“饕餮”），分词器会拆成["饕", "餮"]，就像把大骨头剁成小块。
Ps:书上全是不说人话的真的很烦，学术装杯
例子：
输入："Transformer模型很强大" → 分词结果：["Trans", "former", "模型", "很", "强大"]

2. 词向量映射（Embedding）：给每个词发“数字身份证”

技术解释：
每个token被转换为5120维的高维向量，向量中编码了词义、语法角色（名词/动词）、情感倾向等信息。

说人话：

像拍3D证件照：每个词被拍成一张包含身高、发色、表情等细节的立体照片（向量）。
语义相似度：
- “猫”和“狗”的向量夹角小（相似度高），像两个相邻的座位。
- “猫”和“火箭”的向量夹角大（相似度低），像剧场里对角线的座位。

例子：
"月色" → 向量可能是[0.23, -1.7, 0.89, ..., 5120维]，其中某些维度代表“自然景象”“时间”“情感氛围”。

3. 解码层堆叠（N×Decoder Layer）：“层层过滤”提取深层含义

技术解释：
模型由多个Decoder Layer堆叠（比如32层），每层做两件事：

注意力机制（Attention）：分析词与词之间的关系（比如“月色”和“今晚”有多相关）。
前馈网络（MLP）：对信息进行非线性变换，增强模型表达能力。

模型生成的例子我觉得不错：

像多层滤网：
- 第一层滤掉沙子（识别基本词性）。
- 中间层滤掉杂质（理解“今晚月色”是写景还是抒情）。
- 最后一层滤出纯净水（确定“真美”是结论性评价）。
残差连接（Residual Connection）：每层保留原始输入，就像厨师尝汤时总对比最初的底料味道。

例子：
输入“我爱__”：

第1层：发现“爱”是动词，需要接名词。
第5层：推测可能接“你”“学习”“吃火锅”。
第32层：根据上文“今晚月色真美”，选择“你”的概率最高。

4. 归一化与输出（RMS Norm & Softmax）：“控温”与“打分”

技术解释：

RMS Norm：对每层输出的数值做缩放，防止计算过程中数值爆炸或消失（类似空调控温）。
Softmax：将最终输出的5120维向量转换为概率分布，选择概率最高的token作为结果。

稳定装置：

RMS Norm像变压器：确保每层输出的数值在-1到1之间，避免后续计算“电压不稳”。
Softmax像选秀打分：
- 评委（模型）给每个候选词（如“你”“火锅”“代码”）打分。
- “你”得90分，“火锅”得5分，“代码”得2分 → 最终选择“你”。

例子：
输入：“人工智能的未来是__”

候选词概率：{"光明": 0.7, "未知": 0.2, "危险": 0.1}
输出结果：“光明”

为什么这套流程能生成“人话”？

注意力机制：动态聚焦重点
- 当处理“猫追老鼠”时，模型会自动让“追”关注“猫”和“老鼠”，忽略无关词（比如句尾的“。”）。
RoPE位置编码：记住词序
- 通过旋转矩阵让模型知道“猫追老鼠” ≠ “老鼠追猫”，就像用时针分针的位置记录时间。
KV缓存：避免重复计算
- 生成第5个词时，直接复用前4个词的历史计算结果，速度提升10倍，类似用预制菜加速烹饪。

LLaMA2的“生成流水线”

切菜（Tokenizer）→ 2. 拍证件照（Embedding）→ 3. 层层过滤（Decoder Layers）→ 4. 控温打分（Norm & Softmax）。

核心模块：Decoder Layer的“双卡双待”模式

每个Decoder Layer就像一台同时运行两种模式的智能处理器：

模式1：注意力机制（全场搜关键信息）
模式2：前馈网络（局部加工提纯）
两者配合，完美拿捏“宏观关联”和“微观优化”。

1. 注意力机制：模型吃瓜现场

QKV分解——八卦三人组的角色扮演

Query（Q）：你提出的问题，比如“今晚月色为啥这么美？”
Key（K）：所有可能答案的标签，比如“月亮圆”“天气晴”“滤镜好”。
Value（V）：每个标签对应的详细解释，比如“大气折射导致月光更明亮”。

举个栗子：
当模型处理“月色真美”时：

Q会问：“这里需要啥信息？”
K快速扫描上下文，发现“今晚”和“月色”是关键词。
V立刻调取这两个词的详细语义，像吃瓜群众火速提供八卦细节。

RoPE位置编码——给文字装GPS
传统位置编码像给词条贴序号标签（1,2,3…），而RoPE直接给每个词装了个动态陀螺仪：

处理到第5个词时，模型会自动旋转词向量的角度，记住“月色”永远在“今晚”之后。
这波操作让模型轻松区分“狗咬人”和“人咬狗”，彻底告别金鱼记忆！

因果掩码——防剧透神器
生成第5个词时，模型会被强制戴上单向透视眼镜：

能看到前面的“今晚月色真”，但完全屏蔽后面的“美”（还没生成呢）。
这就好比考试时把后面题目全遮住，逼着模型老老实实按顺序答题。

注意力权重计算——AI版点赞投票

计算Q和所有K的匹配度（像刷短视频时疯狂点赞）。
Softmax把点赞数转成概率分布（比如“月色”得票80%，“云朵”得票20%）。
按得票比例融合V的内容，最终输出“今晚月色真美是因为大气折射”（这届网友选出的最佳答案）。

2. 前馈网络（MLP）：思维的膨胀与收缩

Step 1：维度爆炸（头脑风暴模式）

把512维输入突然扩大到1024维，相当于让模型开启脑洞：“月色美可能是因为月球反光？外星人灯光秀？还是我戴了滤镜？”

Step 2：SILU激活（冷静筛选模式）

用SILU函数（结合Sigmoid的温柔和ReLU的果决）过滤无用脑洞：“外星人假说pass，反光理论留下”。

Step 3：降维打击（总结报告模式）

把1024维压缩回512维，生成最终结论：“主要原因是大气折射，次要原因是月光色温偏暖”。

残差连接——祖传配方不能丢
每层加工时都会保留原始输入，好比老字号餐馆：

第二代厨师改进菜式时，必须保留初代招牌酱料（防止魔改翻车）。
这操作让32层网络也不会失忆，始终记得最初输入的“今晚月色真美”。

关键技术解析：工程师骚操作

1. RMS Norm：稳压器降维打击

传统Layer Norm要求严格标准化（均值归零+方差归一），堪比强迫症调音师：

必须把乐队所有乐器音量调到绝对平均。

而RMS Norm就像智能均衡器：

只控制整体音量不超过阈值，不管具体分布（公式：输出=输入/(均方根+ε)）。
结果：计算量直降30%，效果反而更稳！（实测训练时loss曲线像用了飘柔般顺滑）

2. Split并行化——多线程吃鸡打法

普通Transformer计算QKV要排队，而LLaMA2直接三路并发：

主线程算Q，副线程1算K，副线程2算V
就像主播一边打游戏一边看弹幕一边喝肥宅水，三不误！

3. 参数共享（Im_head）——拼多多式省钱

多头注意力原本每个头都要独立参数，现在让部分头共享参数：

好比公司让程序员兼修水电工，省下的人力成本直接升级显卡！

终极奥义：为什么LLaMA2这么能打？

注意力开关：随时切换“显微镜模式”（细看某个词）和“望远镜模式”（把握全文）。
记忆外挂：残差连接让模型像开了记事本，哪怕深蹲32层网络也不会忘事。
速度与激情：RoPE+KV缓存让长文本处理快如闪电，生成《三体》书评比你看完本章小结还快！

实战演示：生成“程序员浪漫情书”

输入："我愿为你写一辈子的"

第1层Attention：锁定“写”是动词，后面应该接名词（代码/诗/bug报告？）。
第8层MLP：联想到“程序员”职业特征，脑补出“代码”“注释”“单元测试”等候选。
第32层RMS Norm：抑制“单元测试”这种离谱选项，概率分布锁定→
- "代码": 75%
- "诗": 20%
- "bug": 5%（求生欲拉满！）
输出：“我愿为你写一辈子的代码”——恭喜你收获钢铁直男式浪漫！