一、大模型发展的技术演进图谱
timeline
title 大模型发展关键里程碑
1958 : 感知机模型诞生(Frank Rosenblatt)
1986 : BP反向传播算法(Rumelhart)
2012 : AlexNet开启深度学习时代
2017 : Transformer架构提出(《Attention Is All You Need》)
2018 : BERT/GPT-1发布
2020 : GPT-3展现涌现能力
2021 : 华为发布盘古大模型
2023 : LLaMA-2等开源模型爆发
二、核心技术突破解析
1. Transformer架构革命
核心组件:
# 简化版Transformer结构代码示意
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, d_model, nhead):
super().__init__()
self.attention = MultiHeadAttention(d_model, nhead)
self.ffn = PositionwiseFeedForward(d_model)
def forward(self, x):
x = x + self.attention(x)
x = x + self.ffn(x)
return x
# 自注意力计算核心
def scaled_dot_product_attention(Q, K, V):
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / sqrt(d_k)
attention = torch.softmax(scores, dim=-1)
return torch.matmul(attention, V)
技术优势:
- 并行化处理能力
- 长距离依赖捕捉
- 多模态扩展性
2. 大模型能力涌现三要素
三、典型大模型架构对比
1. 主流模型架构特征
2. 华为盘古大模型技术亮点
graph TD
A[盘古大模型] --> B[基础架构]
A --> C[行业应用]
B --> B1(昇腾AI处理器)
B --> B2(MindSpore框架)
B --> B3(分层异构存储)
C --> C1(盘古NLP)
C --> C2(盘古CV)
C --> C3(盘古科学计算)
四、大模型训练关键技术
1. 分布式训练策略
# 华为MindSpore并行策略配置示例
import mindspore as ms
from mindspore import context
context.set_auto_parallel_context(
parallel_mode=ms.ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL,
device_num=8,
gradients_mean=True,
full_batch=True
)
# 定义并行网络
net = TransformerModel(...)
net = ms.Model(net)
2. 显存优化技术
- 梯度检查点:时间换空间策略
- 混合精度训练:FP16/FP32混合计算
- ZeRO优化器:显存状态分区
掌握大模型技术演进脉络是HCIA-AI认证的重点考察方向,建议重点关注:
Transformer各变体架构的区别
分布式训练策略的适用场景
华为全栈AI技术的协同优势
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