大語言模型（LLM）的建構並非一蹴可幾，它涵蓋了資料準備、模型架構設計、預訓練和微調等多個環節。資料準備階段需要收集大量的文字資料，並進行清洗、標記等預處理工作。模型架構設計則需考量模型的規模、層數、注意力機制等因素，以平衡模型的效能和計算成本。預訓練階段使用未標記的資料訓練模型，使其學習語言的通用規律和特徵。最後，微調階段使用特定任務的標記資料對預訓練模型進行調整，使其適應特定應用場景，例如文字分類別、問答系統等。每個階段都環環相扣，共同決定了最終模型的效能。
建構大語言模型（LLM）技術：從零開始的深度解析
1. LLM基礎架構與建構流程
大語言模型（LLM）的建構過程主要分為三個階段：實作LLM架構與資料準備（第一階段）、預訓練LLM以建立基礎模型（第二階段），以及微調基礎模型以建立個人助理或文字分類別器（第三階段）。每個階段都涉及特定的技術和挑戰。
1.1 LLM的定義與應用
LLM是一種利用大量文字資料進行訓練的深度學習模型，能夠理解和生成自然語言。這些模型在多個領域有廣泛的應用，包括但不限於自然語言處理、文字生成、對話系統等。
1.2 LLM的建構階段
資料準備與取樣：這是第一階段，涉及收集和處理訓練資料，以及實作資料取樣機制。
預訓練：在第二階段，使用未標記的資料對LLM進行預訓練，以獲得可用於進一步微調的基礎模型。
微調：第三階段涉及對預訓練的LLM進行微調，以建立分類別模型或個人助理。
2. 關鍵技術解析
2.1 注意力機制（Attention Mechanism）
注意力機制是LLM中的關鍵技術之一，用於捕捉輸入序列中的重要資訊。它允許模型在處理每個輸入元素時，動態地關注輸入序列的不同部分。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SimpleSelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super(SimpleSelfAttention, self).__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = embed_dim // num_heads
# 定義查詢（Q）、鍵（K）和值（V）的線性層
self.q_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.k_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.v_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
# 輸出線性層
self.out_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
def forward(self, x):
# 取得批次大小和序列長度
batch_size, seq_len, embed_dim = x.size()
# 線性變換
Q = self.q_linear(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
K = self.k_linear(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
V = self.v_linear(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
# 計算注意力權重
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.head_dim)
attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
# 計算輸出
output = torch.matmul(attention_weights, V).transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, embed_dim)
output = self.out_linear(output)
return output
#### 內容解密：
1. **類別定義**：定義了一個名為`SimpleSelfAttention`的類別，繼承自`nn.Module`，實作了簡單的自注意力機制。
2. **初始化**：在`__init__`方法中，初始化了模型的引數，包括嵌入維度(`embed_dim`)、注意力頭數(`num_heads`)等，並定義了線性層用於查詢(`Q`)、鍵(`K`)和值(`V`)的變換。
3. **前向傳播**：在`forward`方法中，實作了自注意力機制的前向傳播過程，包括線性變換、計算注意力權重、應用注意力機制到值(`V`)上，並輸出最終結果。
4. **多頭注意力**：透過將嵌入維度分割成多個頭，並對每個頭分別計算注意力，實作了多頭注意力機制，提高了模型的表達能力。
2.2 GPT模型實作
GPT模型是一種根據Transformer架構的生成式預訓練模型。在實作GPT模型時，需要注意層歸一化（Layer Normalization）、前饋網路（Feed Forward Network）、捷徑連線（Shortcut Connections）等技術的應用。
class GPTBlock(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super(GPTBlock, self).__init__()
self.self_attn = SimpleSelfAttention(embed_dim, num_heads)
self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(embed_dim)
self.feed_forward = nn.Sequential(
nn.Linear(embed_dim, 4 * embed_dim),
nn.GELU(),
nn.Linear(4 * embed_dim, embed_dim)
)
self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(embed_dim)
def forward(self, x):
# 自注意力機制
attn_output = self.self_attn(x)
x = self.layer_norm1(x + attn_output)
# 前饋網路
ff_output = self.feed_forward(x)
x = self.layer_norm2(x + ff_output)
return x
#### 內容解密：
1. **類別定義**：定義了一個名為`GPTBlock`的類別，代表GPT模型中的一個區塊。
2. **初始化**：初始化了自注意力機制、層歸一化層和前饋網路。
3. **前向傳播**：實作了區塊的前向傳播過程，包括自注意力機制和前饋網路，並應用了層歸一化和捷徑連線。
4. **層歸一化**：使用層歸一化來穩定和加速訓練過程。
3. LLM訓練流程
LLM的訓練流程包括預訓練和微調兩個主要階段。預訓練階段使用大量未標記的文字資料來訓練模型，而微調階段則使用特定任務的資料對預訓練模型進行調整。
3.1 預訓練
在預訓練階段，LLM學習預測給定上下文中的下一個詞。這種訓練方式使模型能夠學習語言的模式和結構。
3.2 微調
微調階段涉及對預訓練模型進行調整，以適應特定的任務，如文字分類別或對話生成。這通常需要使用帶有標籤的任務特定資料。
從零開始構建大語言模型：技術深度解析與實踐
前言
大語言模型（LLM）近年來在人工智慧領域掀起革命性浪潮，不僅改變了我們的工作方式，也為諸如客戶服務、內容創作、程式設計和資料分析等領域帶來了深遠影響。這些模型具備解析和生成類別人文字的能力，其背後的核心是數百萬乃至數十億的引數規模。本文將探討如何從零開始構建一個LLM，並對其內部工作原理進行詳細解析。
預訓練與文字生成技術
評估生成式文字模型
生成式文字模型的評估是LLM開發中的關鍵步驟。我們使用GPT模型作為範例，展示如何生成文字並計算文字生成損失。
import torch
import torch.nn as nn
def calculate_text_generation_loss(logits, targets):
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(logits.view(-1, logits.size(-1)), targets.view(-1))
return loss
#### 內容解密：
此函式用於計算文字生成過程中的損失。透過將`logits`和`targets` reshape 後傳入交叉熵損失函式，我們能夠獲得衡量模型預測準確性的指標。
- `logits.view(-1, logits.size(-1))` 將輸出調整為二維張量以符合損失函式的輸入要求
- `targets.view(-1)` 將目標標籤調整為一維張量以比對輸出的第一維度
- 交叉熵損失函式能夠有效評估模型在多分類別任務中的表現
#### 訓練大語言模型
訓練LLM需要龐大的計算資源和精心設計的訓練策略。我們將探討如何使用PyTorch載入預訓練權重並對模型進行微調。
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 載入預訓練模型和分詞器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
# 自定義文字生成函式
def generate_text(prompt, max_length=100):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(**inputs, max_length=max_length)
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
#### 內容解密：
此程式碼展示瞭如何使用Hugging Face的Transformers函式庫載入預訓練的GPT-2模型並進行文字生成。
- `GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')` 載入預訓練的GPT-2模型
- `GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')` 載入對應的分詞器
- `model.generate()` 方法用於生成文字，透過調整`max_length`引數控制生成文字的長度
- 最後使用`tokenizer.decode()` 將生成的token序列轉換回可讀的文字
### 微調技術：分類別任務與指令遵循
#### 分類別任務微調
在分類別任務中，我們需要對預訓練的LLM進行微調，以適應特定的下游任務。以下是一個典型的微調流程：
1. **資料準備**：準備標註好的分類別資料集。
2. **建立資料載入器**：使用PyTorch的`DataLoader`來批次載入資料。
3. **初始化模型**：載入預訓練的LLM並新增分類別頭。
4. **計算損失和準確率**：定義損失函式和評估指標。
5. **微調模型**：在標註資料上進行有監督的微調。
```python
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2ForSequenceClassification
# 初始化分類別模型
model = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained('gpt2', num_labels=2)
# 定義自定義訓練迴圈
def train(model, dataloader, optimizer, device):
model.train()
total_loss = 0
for batch in dataloader:
input_ids = batch['input_ids'].to(device)
attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
labels = batch['labels'].to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(dataloader)
#### 內容解密：
此程式碼展示瞭如何使用GPT-2進行序列分類別任務的微調。
- `GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained()` 載入帶有分類別頭的GPT-2模型
- 自定義的`train()`函式定義了完整的訓練流程，包括前向傳播、損失計算、反向傳播和引數更新
- 使用`optimizer.zero_grad()` 清除梯度累積
- `loss.backward()` 進行反向傳播計算梯度
- `optimizer.step()` 更新模型引數
#### 指令遵循微調
指令遵循微調旨在使LLM能夠更好地理解和執行特定的指令。這需要準備相應的指令資料集並進行有監督的微調。
#### 參考資源
- Hugging Face Transformers函式庫：[https://github.com/huggingface/transformers](https://github.com/huggingface/transformers)
- PyTorch官方檔案：[https://pytorch.org/docs/stable/index.html](https://pytorch.org/docs/stable/index.html)
### 附錄：PyTorch基礎介紹
對於初學者，建議先了解PyTorch的基本概念和使用方法。可以參考附錄A中的PyTorch介紹部分，涵蓋了張量操作、自動梯度計算和神經網路構建等基礎知識。
```plantuml
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 大語言模型建構深度解析
package "LLM 建構流程解析" {
package "第一階段" {
component [資料準備] as data
component [模型架構設計] as arch
component [注意力機制] as attention
}
package "第二階段" {
component [預訓練] as pretrain
component [基礎模型] as base
component [語言規律學習] as learn
}
package "第三階段" {
component [微調] as finetune
component [文字分類器] as classifier
component [個人助理] as assistant
}
}
data --> arch : 資料清洗
arch --> attention : 核心機制
attention --> pretrain : 模型架構
pretrain --> base : 未標記資料
base --> learn : 通用規律
learn --> finetune : 基礎模型
finetune --> classifier : 分類任務
finetune --> assistant : 對話任務
note right of attention
注意力機制：
- 動態關注輸入
- 捕捉重要資訊
- PyTorch 實作
end note
note right of finetune
微調階段：
- 特定任務標記
- 文字生成應用
- 問答系統建構
end note
@enduml
```#### 圖表說明：
此圖表清晰地展示了構建大語言模型的整體流程：
1. **資料準備**：收集並處理所需的訓練資料，是整個流程的基礎。
2. **模型初始化**：選擇合適的模型架構並進行初始化設定。
3. **訓練迴圈**：進行多輪迭代訓練，不斷最佳化模型引數。
4. **模型評估**：在驗證集上評估模型的表現，調整超引數。
5. **模型佈署**：將訓練好的模型佈署到實際應用環境中。
透過遵循這一流程，研究人員和開發者能夠系統地構建和最佳化自己的大語言模型。
## 本文簡介
《從零開始構建大語言模型》旨在幫助讀者理解並建立自己的類別GPT大語言模型（LLMs）。本文首先關注處理文字資料和編碼注意力機制的基本原理，然後指導讀者從零開始實作完整的GPT模型。接著，本文涵蓋了預訓練機制以及針對特定任務（如文字分類別和遵循指令）的微調。讀者在完成本文後，將對LLMs的工作原理有深入的瞭解，並具備從頭構建自己模型的能力。雖然本文中建立的模型規模較大型基礎模型小，但它們採用相同的概念，並作為強大的教育工具，以掌握構建最先進LLMs的核心機制和技術。
### 本文適合哪些人閱讀？
《從零開始構建大語言模型》適合對機器學習感興趣的人、工程師、研究人員、學生以及希望深入瞭解LLMs工作原理並學習從零開始構建自己模型的實踐者。無論是初學者還是經驗豐富的開發者，都能夠利用現有的技能和知識來掌握建立LLMs的概念和技術。
本文與眾不同之處在於它全面涵蓋了構建LLMs的整個過程，從處理資料集到實作模型架構、對未標記資料進行預訓練，以及針對特定任務進行微調。截至目前，尚未有其他資源提供如此完整且實操性強的方法來從零開始構建LLMs。
### 本文的必要前提
要理解本文中的程式碼示例，讀者應該對Python程式設計有扎實的掌握。雖然熟悉機器學習、深度學習和人工智慧會有幫助，但並不要求具備這些領域的廣泛背景。LLMs是AI的一個獨特子集，因此即使是對該領域相對陌生的讀者，也能夠跟上學習的步伐。
如果讀者具有深度神經網路的經驗，可能會發現某些概念更為熟悉，因為LLMs是建立在這些架構之上的。然而，不需要事先具備PyTorch的熟練度。附錄A提供了PyTorch的簡明介紹，使讀者具備理解本文程式碼示例所需的技能。
高中水平的數學理解，特別是在向量和矩陣運算方面，會有所幫助，因為我們將探索LLMs的內部工作原理。然而，並不需要高深的數學知識來掌握本文中提出的主要概念和想法。
最重要的前提是具備堅實的Python程式設計基礎。具備這種知識，讀者將能夠很好地探索LLMs的迷人世界，並理解本文中提出的各種概念和程式碼示例。
### 本文的組織結構：路線圖
本文設計為按順序閱讀，因為每個章節都建立在前一章所介紹的概念和技術之上。本文分為七個章節，涵蓋了LLMs及其實作的基本方面。
#### 章節簡介
- **第一章**：對LLMs背後的基本概念進行了高層次的介紹。它探討了形成LLMs（如ChatGPT平台上使用的模型）基礎的轉換器架構。
- **第二章**：為從零開始構建LLM制定了計劃。它涵蓋了為LLM訓練準備文字的過程，包括將文字分割成詞和子詞標記，使用位元組對編碼進行高階標記化，利用滑動視窗方法取樣訓練樣本，以及將標記轉換為輸入LLM的向量。
- **第三章**：專注於LLMs中使用的注意力機制。它介紹了一個基本的自注意力框架，並進展到增強的自注意力機制。本章還涵蓋了實作因果注意力模組，使LLMs能夠一次生成一個標記，透過丟棄隨機選擇的注意力權重來減少過擬合，並將多個因果注意力模組堆積疊成多頭注意力模組。
- **第四章**：專注於編寫一個類別似GPT的LLM，可以被訓練來生成類別似人類的文字。它涵蓋了諸如規範化層啟用以穩定神經網路訓練、在深度神經網路中新增捷徑連線以更有效地訓練模型、實作轉換器塊以建立不同大小的GPT模型，以及計算GPT模型的引數數量和儲存需求等技術。
- **第五章**：實作了LLMs的預訓練過程。它涵蓋了計算訓練和驗證集損失以評估LLM生成文字的品質、實作訓練函式和預訓練LLM、儲存和載入模型權重以繼續訓練LLM，以及從OpenAI載入預訓練權重。
- **第六章**：介紹了不同的LLM微調方法。它涵蓋了為文字分類別準備資料集、修改預訓練LLM進行微調、微調LLM以識別垃圾郵件，以及評估微調後的LLM分類別器的準確性。
- **第七章**：探討了LLMs的指令微調過程。它涵蓋了為監督指令微調準備資料集、在訓練批次中組織指令資料、載入預訓練LLM並微調它以遵循人類指令、提取LLM生成的指令回應以進行評估，以及評估指令微調後的LLM。
### 程式碼說明
本文包含許多原始碼示例，無論是在編號列表中還是在正常文字中。在這兩種情況下，原始碼都採用固定寬度的字型，以將其與普通文字區分開來。
在許多情況下，原始碼已經過重新格式化；我們增加了換行符並重新調整了縮排，以適應書中的可用頁面空間。在極少數情況下，即使這樣做還是不夠，列表中包含了行繼續標記（➥）。此外，當程式碼在文字中被描述時，原始碼中的註解通常被刪除。程式碼註解伴隨著許多列表，突出了重要的概念。
本文的一個關鍵目標是可存取性，因此程式碼示例經過精心設計，可以在普通筆記型電腦上高效執行，無需任何特殊硬體。但是，如果您確實可以存取GPU，某些部分提供了有關擴充套件資料集和模型以利用額外運算能力的實用提示。
在整本文中，我們將使用PyTorch作為我們的首選張量和深度學習函式庫，從零開始實作LLMs。如果PyTorch對您來說是新的，我建議您從附錄A開始，它提供了深入的介紹，包括設定建議。