从零构建大模型算法、训练与微调 (梁楠) (Z-Library)

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版权信息 COPYRIGHT 书名：从零构建大模型：算法、训练与微调 作者：梁楠 出版社：清华大学出版社 出版时间：2025年4月 ISBN：9787302685616 字数：110千字

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作者简介 梁楠／博士 毕业于北京航空航天大学，高级工程师，长期从事模式识别、机器学 习、统计理论的研究与应用，负责或参与过多项科研项目，专注于人 工智能、大语言模型的应用与开发，对深度学习、数据分析与预测等 有独到见解。

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内容简介 本书是一本系统且实用的大模型构建指南，旨在引领读者从基础知识 起步，逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。本书 共12章，涵盖了Transformer模型的基础理论，如Seq2Seq模型、分 词、嵌入层和自注意力机制等关键概念；并深入剖析了GPT模型的核心 实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。同时，也 对ViT（视觉Transformer）模型的架构、训练方法，以及高阶微调策 略如Adapter Tuning和P-Tuning进行了详尽讲解。此外，还系统地介 绍了数据处理、数据增强、模型性能优化（包括混合精度训练和分布 式训练）、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度， 以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。最后，通过应用案例，展示了 模型训练和微调的完整流程，助力读者将理论知识转化为实践技能。 全书注重理论与实践的结合，适合希望系统掌握大模型构建、训练和 优化的研发人员、高校学生，也适合对自然语言处理、计算机视觉等 领域的大模型开发有兴趣的读者。还可作为培训机构和高校相关课程 的教学用书。

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前言 在人工智能技术日新月异的今天，深度学习中的大规模模型以其在自 然语言处理、计算机视觉等领域的非凡表现，已然成为推动技术创新 的核心力量。特别是大规模语言模型的异军突起，更是吸引了无数目 光。然而，这些模型的构建和训练过程并非易事。它们涉及复杂的算 法设计、优化技巧、数据预处理以及模型调优等多个环节，对开发者 而言是一个巨大的挑战。因此，急需一本能够系统介绍大模型算法、 训练与微调的书籍，以指导广大开发者进行实践。 近年来，Transformer架构及其衍生模型，如GPT、BERT、ViT等，已成 为自然语言处理、计算机视觉等领域的核心技术。这些大模型凭借其 强大的知识表征和模式学习能力，为人工智能的发展注入了新的活 力。本书旨在为读者提供一条从大模型的基础算法到实际应用的完整 学习路径。通过阅读本书，读者将深入理解并掌握这些复杂模型的构 建、训练、优化与微调方法。无论是初学者还是有一定经验的开发 者，都能从中获益匪浅。 本书从基础构建模块入手，以清晰明了的方式逐步解析大模型的核心 算法原理与实现细节。本书共12章，各章内容概述如下： 第1章将详细介绍Transformer模型的基本原理，包括自注意力机制、 多头注意力、位置编码等，为后续章节的理解奠定坚实基础。 第2～4章将通过实例深入剖析当前主流的模型。第2章介绍GPT模型文 本生成的核心原理与实现，包括核心模块、文本生成过程与模型效果 评估与调优方法；第3章介绍BERT模型的核心实现与训练，包括模型原 理、预训练任务、模型微调与分类任务；第4章介绍视觉Transformer 模型的实现，展示其在图像分块、嵌入及量化分析方面的创新。 第5～10章将深入探讨如何优化与微调大模型。第5章详细讲解了 Adapter Tuning、P-Tuning等微调方法，使模型能够更好地适应不同 任务需求；第6～8章覆盖数据处理、混合精度与分布式训练、对比学 习和对抗训练等技术，帮助读者在有限资源下高效提升模型性能；第 9、10章则专注于优化策略，介绍AdamW、LAMB等自适应优化器和动态

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学习率调度，并探讨知识蒸馏与剪枝技术如何在不牺牲性能的情况下 减少计算需求，从而使大模型的应用更加广泛。 第11、12章为实战章节，将通过完整案例展示模型训练和微调的流 程，包括数据准备、分层冻结、超参数调节等关键步骤，并介绍量化 与蒸馏等推理优化方法。 本书的内容设计以实用为导向，每一章都包含完整的代码示例与详细 注释，以帮助读者在理解理论的同时进行实际操作。通过一系列实战 案例演示，读者将掌握如何从零搭建一个大规模语言模型，并在不同 任务中灵活地应用微调技术。 全书注重理论与实践的结合，适合希望系统掌握大模型构建、训练和 优化的研发人员、高校学生，也适合对自然语言处理、计算机视觉等 领域的大模型开发有兴趣的读者。还可作为培训机构和高校相关课程 的教学用书。 希望本书能帮助读者深入理解大模型的精髓，并在各自领域中充分发 挥其应用价值，共同推动人工智能的发展。 本书提供配套资源，读者用微信扫描下面的二维码即可获取。 如果读者在学习本书的过程中遇到问题，可以发送邮件至 booksaga@126.com，邮件主题为“从零构建大模型：算法、训练与微 调”。 著者 2025年1月

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引言 大模型（Large Models）是基于深度学习的超大规模神经网络，拥有 数十亿甚至数千亿参数，能够在广泛的任务中表现出卓越的性能。大 模型的核心架构通常基于Transformer，以其强大的学习能力实现对自 然语言、图像和多模态数据的深度理解和生成。 本部分主要介绍大模型技术的发展历程以及开发过程中所需的基本环 境配置方法，涉及软件依赖、开发环境搭建以及常见问题解决方案 等。 一、大模型技术的发展历史 大模型的发展是人工智能领域不断突破的缩影，从基于规则的方法到 神经网络的兴起，再到Transformer和预训练模型的统治地位，技术演 进的每一步都推动了人工智能边界的不断扩展。 1.基于规则和统计学习的早期阶段 在人工智能发展的早期阶段，基于规则的方法是主流技术。这些方法 依赖专家设计的语言规则和句法树结构，用于解析语法或生成文本。 然而，由于规则的扩展性有限且需要大量人工干预，这些方法在复杂 场景中表现乏力。 20世纪90年代，统计学习方法兴起，如Hidden Markov Model （HMM）和Conditional Random Field（CRF），标志着人工智能开 始从经验规则走向数据驱动的范式。 HMM通过概率分布建模序列依赖，CRF进一步优化了条件概率建模，克 服了独立性假设的限制。尽管这些方法在词性标注和命名实体识别等 任务上表现优异，但对复杂上下文的理解能力有限。 2.神经网络与深度学习的崛起 进入21世纪，随着计算能力和数据规模的提升，神经网络开始成为研 究热点。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）通过循

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环结构对序列数据进行建模，解决了传统统计学习难以捕捉长序列依 赖的问题。随后，长短时记忆（Long Short-Term Memory，LSTM） 和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）等变种通过引入门 控机制，缓解了梯度消失问题，使得语言建模能力进一步增强。 然而，RNN及其变种在长序列依赖建模中的性能仍然有限，尤其是无法 有效并行处理序列数据，导致训练效率较低。虽然，卷积神经网络 （Convolutional Neural Network，CNN）在计算机视觉领域取得成 功后，也被引入自然语言处理任务，但其局限于固定窗口的上下文捕 获能力，难以全面理解复杂文本数据。 3.Transformer的诞生与自注意力机制的崛起 2017年，Google在论文Attention Is All You Need中提出了 Transformer模型，以全新的自注意力机制替代传统的循环结构，彻底 改变了自然语言处理（NLP）的技术格局。Transformer模型在多个方 面实现了突破： （1）高效并行化：Transformer利用自注意力机制，能够同时计算序 列中所有位置之间的相关性，而无须逐步迭代，显著提升了训练速 度。 （2）长距离依赖建模：通过自注意力机制直接连接序列中任意两个位 置，Transformer能够精确捕获长序列中的依赖关系。 （3）模块化设计：采用堆叠的编码器和解码器架构，使其易于扩展和 优化。 Transformer的核心在于缩放点积注意力（Scaled Dot- Product Attention），它通过计算Query、Key和Value的点积得到权 重分布，并对输入序列进行加权求和，从而生成上下文相关的表示。 这一机制不仅提升了模型的表达能力，还大幅减少了训练时间。 4.预训练模型的兴起：BERT、GPT和T5 Transformer模型的提出直接催生了预训练模型的繁荣。预训练与微调 的范式成为自然语言处理的主流方法：

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（1）BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transformers ）：BERT采用双向编码器架构，通过掩码语言模型 （Masked Language Model，MLM）和下一句预测 （Next Sentence Prediction，NSP）任务进行预训练，能够捕获句 内和句间的深层语义信息。 （2）GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT采用单向 解码器架构，通过自回归方式建模序列生成任务，擅长文本生成、续 写等任务，在生成式应用中表现突出。 （3）T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：T5统一了文本 任务的输入和输出格式，将所有任务表示为文本到文本的转换问题， 在多任务场景中表现优异。 这些模型通过在海量数据上进行预训练，学习到通用语言表示，然后 通过微调适配下游任务，不仅提高了模型的性能，还显著降低了任务 开发的资源需求。 5.超大规模模型与多模态应用 近年来，随着计算资源的增长，大模型的参数量从百万级跃升至千亿 级。以GPT-4和PaLM为代表的超大规模模型，不仅在文本生成、语言理 解等传统NLP任务上表现卓越，还能够扩展到多模态任务，如图像生 成、视频处理和跨模态检索。 （1）模型规模化：参数规模的指数增长使模型具备更强的表征能力， 如GPT-4通过1750亿参数实现更精准的语言生成和对话理解。 （2）多模态学习：结合文本、图像、音频等不同模态的输入， Transformer模型正在推动通用人工智能的实现，如OpenAI推出的 DALL-E和CLIP等多模态模型。 大模型的发展不仅在学术研究中产生了深远影响，也推动了工业界的 应用创新，因此成为人工智能领域的重要基石。本书将以大模型的发 展脉络为核心，从理论与实践出发，系统讲解Transformer架构的算法 原理、训练方法和微调技巧，为读者全面解析这一领域的核心技术。

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二、开发环境配置基础 开发高效的大模型算法离不开良好的开发环境，合理的硬件配置、完 善的软件依赖以及科学的工具选择是确保开发效率和性能的关键。以 下从硬件、软件、工具三方面详细说明开发环境的构建基础。 1.硬件配置要求 大模型的训练与推理对硬件资源有较高要求，以下是推荐配置： （1）GPU：大模型训练通常需要高性能的GPU支持，推荐选择NVIDIA系 列显卡，支持CUDA和Tensor Core的显卡（如RTX 30系列、A100）可 以显著提升深度学习计算效率；显存至少需16GB，以支持大批量训练 和长序列输入。 （2）CPU：用于数据预处理和非GPU计算任务，高主频多核处理器是理 想选择，例如AMD Ryzen 5000系列或Intel Core i9系列。 （3）内存：大模型训练和推理对内存需求较高，建议至少32GB内存， 复杂任务场景推荐64GB或更高内存。 （4）存储：大模型的权重文件及数据集通常需要较大存储空间，推荐 使用固态硬盘（SSD），以提高数据加载和模型保存的速度。 （5）网络环境：用于下载模型权重和数据集，稳定的高速网络连接可 以提升开发效率。 2.软件依赖与环境搭建 开发大模型需要依赖多个深度学习框架和工具库： 操作系统：推荐使用Linux系统（如Ubuntu 20.04 LTS），以确保 良好的兼容性和高效的并行计算支持。 Windows用户可通过Windows Subsystem for Linux (WSL)使用 Linux子系统，结合GPU加速进行开发。

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Python环境：安装最新的稳定版本（如Python 3.10），推荐使用虚 拟环境工具（如Anaconda或venv）隔离项目依赖，避免不同项目间的 冲突。 安装Anaconda的命令如下：      wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.11-Linux- x86_64.sh       bash Anaconda3-2023.11-Linux-x86_64.sh   深度学习框架： （1）PyTorch：主流的深度学习框架，支持动态计算图和灵活的模型 构建。根据CUDA版本安装对应的PyTorch版本：      pip install torch torchvision \       torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118   （2）Transformers库：由Hugging Face提供，用于加载和微调预训 练模型。      pip install transformers   数据处理与评估工具：

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（1）Datasets：Hugging Face的工具库，用于加载和处理标准数据 集。      pip install datasets   （2）scikit-learn：提供评估指标与传统机器学习工具。 （3）pandas和numpy：用于数据操作和数值计算。 辅助工具： （1）Jupyter Notebook：用于交互式实验和可视化结果。      pip install notebook   （2）torchmetrics：用于PyTorch的性能评估。      pip install torchmetrics   以下是一个完整的环境搭建示例，适用于Linux系统： 01 创建Python虚拟环境：      conda create -n large_model_env python=3.10 -y       conda activate large_model_env  

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02 安装PyTorch及其依赖：           pip install torch torchvision torchaudio --index-url       https://download.pytorch.org/whl/cu118   03 安装核心工具库：      pip install transformers datasets scikit- learn pandas numpy torchmetrics   04 验证安装是否成功：      import torch       from transformers import AutoModel, AutoTokenizer       print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())       tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")       model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")       print("Model loaded successfully.")   3.常见问题与解决方案 （1）CUDA版本不匹配：安装PyTorch时，确保与本地CUDA版本一致， 可通过以下命令检查：

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     nvcc --version   （2）依赖冲突：通过虚拟环境隔离项目依赖，避免不同项目间的库版 本冲突。 （3）内存不足：针对GPU显存不足的问题，可减少批量大小，或启用 梯度累积技术以模拟大批量训练。 （4）数据集下载缓慢：通过设置国内镜像源加速Hugging Face数据 集和模型的下载。 通过上述硬件、软件和工具的配置，可以构建一个适合大模型开发的 高效平台，为后续算法探索、模型训练和微调提供稳定支持。

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第1章 Transformer模型基础 Transformer模型在深度学习中开创了序列建模的新范式，尤其在自然 语言处理和计算机视觉等领域展现了卓越的性能。 Transformer模型的基础组件包括Seq2Seq（Sequence-to-Sequence） 模型、自注意力与多头注意力机制、残差连接与层归一化、位置编码 等模块。本章从Transformer基础知识出发，围绕Transformer模型的 核心组件展开详细讨论。 首先，介绍Seq2Seq模型中的编码器—解码器工作原理及其实现方法， 深入解析文本数据如何通过分词器和嵌入层进行处理并进入模型。随 后，聚焦自注意力和多头注意力机制，阐述QKV矩阵生成、点积运算等 关键步骤，以及多头注意力在序列任务中的重要作用。此外，残差连 接和层归一化的实现与其在稳定训练过程中的重要性将为模型的优化 提供指导。最后，将细致分析位置编码器的设计及其在无序数据中的 作用。这些内容将为进一步理解和应用Transformer模型奠定坚实的技 术基础。

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1.1 Seq2Seq模型 Seq2Seq模型是一种将输入序列映射为输出序列的深度学习架构，广泛 应用于机器翻译、文本摘要等序列生成任务。Seq2Seq模型包含两个主 要部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输 入序列转换成一个固定长度的上下文向量，而解码器则根据这个上下 文向量逐步生成输出序列。在实际应用中，Transformer模型因其强大 的长距离依赖捕捉能力和高效的并行计算能力，成为Seq2Seq架构的首 选实现方式之一。 本节首先探讨编码器—解码器的工作原理，随后介绍Seq2Seq结构的实 际实现，包括如何构建编码器和解码器模块，并在深度学习框架中完 成其端到端的训练。 1.1.1 编码器—解码器工作原理 在编码器—解码器结构中，编码器通常由循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）组成，它将输入逐步编 码，并将最后一个隐藏状态作为整个输入序列的表示传递给解码器； 解码器也使用RNN、LSTM或GRU结构，从初始的上下文向量开始，结合 上一时间步的输出，逐步生成目标序列。Transformer编码器—解码器 架构原理图如图1-1所示。这种结构常用于序列到序列任务，如机器翻 译和文本摘要等。

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图1-1 Transformer编码器—解码器架构图 1.1.2 Seq2Seq结构实现 在Seq2Seq模型结构中，编码器将输入序列逐步编码为固定长度的上下 文向量，再由解码器逐步生成目标序列，这种结构在机器翻译等任务 中表现出色。Seq2Seq经典架构如图1-2所示，模型读取一个输入句子 “ABC”，并生成“WXYZ”作为输出句子。

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图1-2 Seq2Seq基本架构图 下面将实现一个完整的Seq2Seq结构，使用LSTM作为编码器和解码器单 元，构建一个端到端的训练和评估过程，并确保代码具有可运行性和 复杂性。