预训练技巧
预训练是大模型能力的基础，涵盖混合精度、分布式训练等核心技术。混合精度通过FP16/BF16加速计算并节省显存；分布式训练采用数据、模型、流水线并行提升效率，结合All-Reduce等通信策略实现高效同步；DeepSpeed的ZeRO技术则显著降低显存冗余，支持超大模型训练。
阿里云GPU服务器快速部署ai大模型by丰富的GPU卡
阿里云GPU服务器提供96GB显存、900GB/s NVLink及Transformer引擎，支持Qwen-72B等大模型快速部署，搭配vLLM框架提升推理效率，适用于高并发、长序列AI任务，助力大模型高效稳定运行
Transformer基础结构
Transformer是Vaswani等人于2017年提出的基于注意力机制的神经网络，采用编码器-解码器架构，核心创新包括自注意力、位置编码、残差连接与层归一化，支持并行计算并有效捕捉长距离依赖，广泛应用于自然语言处理任务。
构建AI智能体：九十、图解大模型核心三大件 — 输入编码、注意力机制与前馈网络层
本文深入解析了大模型三大核心技术：输入编码、多头自注意力机制和前馈网络层，从应用视角阐述了它们的工作原理和协同效应。输入编码负责将文本转换为富含语义和位置信息的数学表示；多头自注意力机制通过多专家团队模式建立全局依赖关系，解决长距离依赖问题；前馈网络层则通过非线性变换进行深度语义消歧。文章通过可视化示例展示了词向量的语义关系建模、注意力权重的分布模式以及前馈网络的语义过滤功能，形象地说明了大模型如何通过这三层架构实现"广泛联系-深度加工"的认知过程。
