最近在学习文本预处理（分词与词和位置嵌入）、自注意力机制（Self-Attention）、多头自注意力机制、Transformer Block和GPT-2、GPT-3的基本架构。本文是相关内容的第一篇文章，主要讲解大模型的基础架构和代码构建过程；后续文章将着重讲解大模型的预训练、指令微调、奖励模型构建和强化学习（RLHF）过程。

本篇主要分析：【1】CNN卷积神经网络中卷积层、池化层、批规范化层、激活层、“暂退层”的作用原理；