终于有人总结了大模型技术！
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
在训练大语言模型时，分布式技术发挥着至关重要的作用。数据并行（Data Parallelism）确保多个处理单元同时处理不同的数据子集，显著提高训练速度。张量模型并行（Tensor Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）则针对模型的不同部分进行分布式处理，进一步优化了计算资源的利用率。3D并行则进一步拓展了分布式计算的维度。
同时，零冗余优化器ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和CPU卸载技术ZeRo-offload，通过减少内存占用和提高计算效率，进一步加速了训练过程。混合精度训练（Mixed Precision Training）则通过结合不同精度的计算，平衡了计算速度与内存占用。激活重计算技术（Activation Recomputation）和Flash Attention、Paged Attention等优化策略，则进一步提升了模型的训练效率和准确性。
3、大语言模型的参数高效微调技术探索
在微调大语言模型时，参数的高效利用成为关键。Prompt Tuning、Prefix Tuning和Adapter等方法，通过调整模型的部分参数而非全部，实现了高效的模型定制。LLaMA-Adapter和LoRA等技术则进一步优化了这一过程，使模型能够更快地适应新的任务和领域，同时保持较高的性能。
1. 大语言模型的细节
1.0 transformer 与 LLM
1.1 模型结构
1.2 训练目标
1.3 tokenizer
1.4 位置编码
1.5 层归一化
1.6 激活函数
1.7 Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention
1.8 并行 transformer block
1.9 总结-训练稳定性
2. LLM 的分布式预训练
2.0 点对点通信与集体通信
2.1 数据并行
2.2 张量并行
2.3 流水线并行
2.4 3D 并行
2.5 混合精度训练
2.6 激活重计算
2.7 ZeRO，零冗余优化器
2.8 CPU-offload，ZeRO-offload
2.9 Flash Attention
2.10 vLLM: Paged Attention
3. LLM 的参数高效微调
3.0 为什么进行参数高效微调？
3.1 prompt tuning
3.2 prefix tuning
3.3 adapter
3.4 LLaMA adapter
3.5 LoRA
3.6 实验比较
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