LLM Architecture, Scaling Laws, and Economics: A Quick Summary
作者: William H. Press
分类: cs.GL, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-09-11
备注: 9 pages, 3 figures
💡 一句话要点
总结LLM架构、扩展法则与经济性，为快速理解提供参考
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 Transformer架构 扩展法则 计算成本 内存成本
📋 核心要点
- 现有LLM架构虽然有效，但缺乏一个简洁的总结性文档，不利于快速了解其核心原理。
- 本文对LLM的Transformer架构、扩展法则和经济成本进行了总结，方便读者快速掌握关键信息。
- 文章对计算和内存的扩展法则进行了梳理，并对不同规模LLM的参数成本进行了估算，为LLM的部署和优化提供参考。
📝 摘要（中文）
本文简要总结了当前大型语言模型（LLM）的标准架构，该架构采用QKV自注意力机制，包括典型Transformer的架构。文章给出了计算（flops）和内存（参数加数据）的扩展法则，以及当前（2025年）各种规模LLM参数的粗略成本估算，并讨论了是否应将DeepSeek视为一个特例。本文没有提出任何新内容，但这些材料似乎不容易以摘要形式获得。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）研究涉及多个方面，包括架构设计、扩展法则以及经济成本。然而，这些信息往往分散在不同的论文和报告中，缺乏一个简洁明了的总结性文档，使得研究人员和工程师难以快速了解LLM的全貌。此外，对于特定模型（如DeepSeek）是否具有特殊性，也缺乏深入的讨论。
核心思路：本文的核心思路是对LLM的关键组成部分进行梳理和总结，包括其架构、扩展法则和经济成本。通过将这些信息整合到一个文档中，可以为读者提供一个快速入门LLM的途径。此外，本文还对DeepSeek模型进行了讨论，试图分析其是否具有特殊性。
技术框架：本文主要采用文献综述的方法，对现有的LLM相关研究进行梳理和总结。具体来说，文章首先介绍了LLM的Transformer架构，包括QKV自注意力机制等关键组成部分。然后，文章给出了计算（flops）和内存（参数加数据）的扩展法则，并对不同规模LLM的参数成本进行了估算。最后，文章对DeepSeek模型进行了讨论，试图分析其是否具有特殊性。
关键创新：本文的主要创新在于其对LLM相关信息的整合和总结。虽然文章没有提出任何新的技术方法，但它将分散在不同论文和报告中的信息整合到一个文档中，为读者提供了一个快速入门LLM的途径。这种总结性的工作对于LLM领域的发展具有重要意义。
关键设计：本文没有涉及具体的技术设计细节。文章主要关注对现有LLM相关信息的梳理和总结，包括Transformer架构、扩展法则和经济成本等方面。对于这些方面，文章都给出了简洁明了的描述，方便读者快速理解。
📊 实验亮点
本文的主要亮点在于对LLM架构、扩展法则和经济成本进行了总结，并对不同规模LLM的参数成本进行了估算。虽然没有提供具体的性能数据或对比基线，但为读者提供了一个快速了解LLM全貌的途径，并为LLM的部署和优化提供了参考。
🎯 应用场景
该研究总结可应用于AI研究人员快速了解LLM架构、扩展法则和经济性，指导模型选择、训练和部署。同时，对LLM的成本估算有助于优化资源分配，推动LLM在各行业的应用，如自然语言处理、机器翻译、文本生成等。
📄 摘要（原文）
The current standard architecture of Large Language Models (LLMs) with QKV self-attention is briefly summarized, including the architecture of a typical Transformer. Scaling laws for compute (flops) and memory (parameters plus data) are given, along with their present (2025) rough cost estimates for the parameters of present LLMs of various scales, including discussion of whether DeepSeek should be viewed as a special case. Nothing here is new, but this material seems not otherwise readily available in summary form.