大语言模型原理与工程实践：大语言模型的关键技术_llm 反向传播

1. 背景介绍

随着自然语言处理（NLP）的不断发展，大语言模型（LLM）逐渐成为研究和实践的焦点。LLM的出现让人工智能（AI）领域迎来了一场革命，它们的潜力和应用场景无限。然而，如何理解和掌握大语言模型的核心技术仍然是许多人面临的挑战。本文旨在深入剖析大语言模型的原理与工程实践，帮助读者更好地理解和掌握大语言模型的关键技术。

2. 核心概念与联系

2.1 自然语言处理（NLP）

NLP是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，其目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。NLP的主要任务包括文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别等。

2.2 大语言模型（LLM）

LLM是指能够生成自然语言文本的深度学习模型。它通过学习大量文本数据，学习语言的结构、语法、语义和常识知识，从而实现自然语言理解、生成和推理。

3. 核心算法原理具体操作步骤

3.1 前向传播

前向传播是神经网络的基本操作步骤，它将输入数据传递给输出层，经过一系列的计算和激活函数。LLM的前向传播包括以下步骤：

1. 对输入文本进行分词，生成词元（token）序列。
2. 将词元序列转换为数值表示，形成词嵌ding（embedding）。
3. 词嵌ding序列通过多层循环神经网络（RNN）或自注意力机制（Attention）进行处理。
4. 处理