文章从开发人员的视角系统性总结了GPT架构及其推理原理，旨在帮助初学者深入理解大语言模型的工作机制。文章首先介绍了人工智能的发展历程，特别是自然语言处理（NLP）从统计语言模型到大语言模型的演变。接着，文章详细解析了Transformer架构的核心——自注意力机制，以及其在处理长距离依赖和并行计算上的优势。文章进一步探讨了GPT模型的架构设计，包括输入层、隐藏层和输出层的功能，以及多头注意力机制（MHA）、前馈神经网络（FFN）和KV缓存等关键技术。此外，文章还介绍了多查询注意力（MQA）和分组查询注意力（GQA）等优化技术，并讨论了输出层如何通过Softmax函数生成词元的概率分布。最后，文章强调了提示工程的重要性，并建议通过优化提示词来提升大模型的性能，同时推荐了相关的学习资源和实践方法。