一文说尽大模型技术之一：LLM的架构

原文较长，细度之后可以分为三方方面分别深入了解，让我们对大语言模型起到抛砖引玉的作用，感谢原博主的整理：

大家好，我是花哥，本文分为三个章节，深入浅出地解读大模型的技术，具体如下三个部分：

1、GPT、LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的技术细节比较

在深入研究LLaMA、ChatGLM和Falcon等大语言模型时，我们不难发现它们在技术实现上有着诸多共通之处与独特差异。例如，这些模型在tokenizer（分词器）的选择上，可能会根据模型的特性和应用场景来定制；位置编码（Positional Encoding）的实现方式也各具特色，对模型性能的影响不容忽视。此外，Layer Normalization（层归一化）和激活函数（Activation Function）的选择与运用，都直接影响到模型的训练速度和准确性。

2、大语言模型的分布式训练技术概览