ScratchLLMStepByStep:一步一步构建大语言模型教程

前言

在学习大语言模型的时候,总会遇到各种各样的名词,像自注意力多头因果自回归掩码残差连接归一化等等。这些名词会让学习者听的云里雾里,觉得门槛太高而放弃。

本教程将会带你从零开始一步一步的去构建每一个组件,揭开它们的神秘面纱,并最终用这些组件组装成一个迷你版的大语言模型。在构建过程中,我们会从实现原理的角度去剖析这些组件都是做什么的,又是怎么被设计出来的,做到知其然知其所以然

不仅如此,本专栏还会带你从零开始一步一步训练这个语言模型,经过预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)、偏好学习(DPO)最终训练出一个可以进行对话聊天的大语言模型。整个过程会像探宝一样,你会因为将一个又一个新知识收入囊中而充满惊喜,也会因为弄懂了一个又一个的内部原理而持续收获到原来如此

专栏内容

本教程大体上可以分为四部分,分别如下:

  • 第一部分是关于语言模型的基本认识、分词器和嵌入;
  • 第二部分是关于多头因果自注意力、transformer块、GPT模型构建;
  • 第三部分是关于预训练、监督微调、偏好学习以及相关训练的数据集处理;
  • 最后一部分是关于自回归文本生成、kvcache、推理加速相关的内容;

教程具有清晰的章节结构,完整目录如下:

  • ScratchLLMStepByStep:带你从零认识语言模型
  • ScratchLLMStepByStep:带你从零认识Tokenizer
  • ScratchLLMStepByStep:带你从零训练tokenizer
  • ScratchLLMStepByStep:词嵌入和位置嵌入
  • ScratchLLMStepByStep:带你从零认识自注意力
  • ScratchLLMStepByStep:带你实现因果注意力机制
  • ScratchLLMStepByStep:带你实现多头注意力
  • ScratchLLMStepByStep:带你构建TransformerBlock
  • ScratchLLMStepByStep:带你构建MiniGPT
  • ScratchLLMStepByStep:带你构建高效数据加载器
  • ScratchLLMStepByStep:带你进行模型预训练(制作中)
  • ScratchLLMStepByStep:带你进行分类监督微调(制作中)
  • ScratchLLMStepByStep:带你进行指令监督微调(制作中)
  • ScratchLLMStepByStep:带你开始DPO偏好学习(制作中)
  • ScratchLLMStepByStep:带你评估模型推理性能(制作中)
  • ScratchLLMStepByStep:带你压测模型推理性能(制作中)
  • ScratchLLMStepByStep:带你实现选词算法(制作中)
  • ScratchLLMStepByStep:带你加速模型推理(制作中)

前面几章带链接的已经制作完成,剩下的将会以每周两篇的频率更新。

本系列教程有如下特点:

  • 可运行的代码示例:每个章节都附有运行示例,帮助您更好地理解理论与实践的结合。
    在这里插入图片描述

  • 一步一步的演示:课程中对每个组件的实现过程都进行了逐步拆解和演示。
    -在这里插入图片描述

  • 详细的解释:对每一步用到的相关深度学习知识,都进行了解读和拓展说明。
    在这里插入图片描述

如何开始?

如果没有模型基础,可以先从认识模型开始,这篇教程会带你逐层解剖模型生成文本的过程:

  • 带你从零认识模型

如果不会搭建环境,可以参考下面两篇教程来搭建自己的环境:

  • conda&pytorch环境搭建笔记
  • vLLM&cuda安装笔记

如果没有使用过jupyter,这里有一篇笔记可以带你入门:

  • jupyter学习笔记

最后,感谢你的阅读。这个专栏能够帮助到你,欢迎订阅、评论和转发,如果你有任何问题或需要进一步的帮助,欢迎随时交流!

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