本文深入解读大语言模型（LLM）的技术细节，涵盖 GPT、LLaMA、ChatGLM 等模型的架构差异，包括 Tokenizer、位置编码、层归一化及激活函数选择。同时概述了分布式训练技术，如数据并行、张量并行、流水线并行及 ZeRO 优化器。最后探讨了参数高效微调方法，如 Prompt Tuning、LoRA 等，旨在帮助开发者理解大模型核心原理与工程实践。
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。
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