大语言模型入门指南
一、方向介绍
在不到四年时间里，Transformer 模型以其强大的性能迅速在 NLP 社区崭露头角。基于 Transformer 这一标准架构的 BERT、T5，乃至当下热门的 GPT 系列模型，已经逐渐成为各个领域不可或缺的模型架构。深入理解 Transformer 模型背后的底层原理，以及 Transformer 相关的主流应用场景，对于从事人工智能开发的技术人员具有非常重要的意义。
本文旨在提供一份系统的大语言模型学习路径，涵盖从基础理论到实战应用的全流程规划。
二、基础原理
1. Transformer 经典架构
从 Transformer 的经典架构入手，我们将探讨以下核心组件及作用：
- 编码器 - 解码器结构（标准 Transformer）：理解其底层原理，包括多头注意力机制、前馈神经网络、层归一化等模块。
- 语言模型理论基础：掌握概率分布预测、Tokenization、Embedding 及损失函数计算的全流程。
- 仅编码器结构（BERT）：理解双向注意力机制与掩码建模。
- 仅解码器结构（GPT）：理解自回归生成式预训练范式。
2. 核心代码实现示例
以下是简化版的 Self-Attention 计算逻辑，帮助理解 Q、K、V 矩阵的作用：
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = embed_dim // num_heads
self.qkv_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim * 3)
self.out_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
def forward(self, x):
batch_size, seq_len, _ = x.shape
qkv = self.qkv_proj(x).reshape(batch_size, seq_len, 3, self.num_heads, self.head_dim)
q, k, v = qkv.unbind(dim=2)
# Scaled Dot-Product Attention
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / (self.head_dim ** )
attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-)
output = torch.matmul(attn_weights, v)
.out_proj(output.reshape(batch_size, seq_len, -))
