内容简介

《从零构建大模型:算法、训练与微调》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。《从零构建大模型:算法、训练与微调》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。

作者简介

梁楠，博士，毕业于北京航空航天大学，高级职称，长期从事模式识别、机器学习、统计理论的研究与应用，负责或参与科研项目多项，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。

目录

• 引言 1
• 一、大模型技术的发展历史 1
  • 1. 基于规则和统计学习的早期阶段 1
  • 2. 神经网络与深度学习的崛起 2
  • 3. Transformer的诞生与自注意力机制的崛起 2
  • 4. 预训练模型的兴起：BERT、GPT和T5 2
  • 5. 超大规模模型与多模态应用 3
• 二、开发环境配置基础 3
  • 1. 硬件配置要求 3
  • 2. 软件依赖与环境搭建 4
  • 3. 常见问题与解决方案 5
• 第 1 章 Transformer模型基础 6
  • 1.1 Seq2Seq模型 6
    • 1.1.1 编码器－解码器工作原理 7
    • 1.1.2 Seq2Seq结构实现 7
  • 1.2 分词与嵌入层 11
    • 1.2.1 分词器：将文本转换为嵌入向量 11
    • 1.2.2 PyTorch实现嵌入层（将分词后的结果输入模型） 11
  • 1.3 自注意力与多头注意力机制 15
    • 1.3.1 自注意力机制计算过程（QKV矩阵生成和点积运算） 15
    • 1.3.2 多头注意力机制与Transformer 18
  • 1.4 残差连接与层归一化 22
    • 1.4.1 残差连接层的实现 22
    • 1.4.2 层归一化与训练稳定性 25
  • 1.5 位置编码器 28
    • 1.5.1 位置编码的计算与实现 28
    • 1.5.2 位置编码在无序文本数据中的作用 30
  • 1.6 本章小结 35
  • 1.7 思考题 35
• 第 2 章 GPT模型文本生成核心原理与实现 37
  • 2.1 GPT-2核心模块 37
    • 2.1.1 层堆叠 37
    • 2.1.2 GPT-2中的注意力机制 41
  • 2.2 GPT模型的文本生成过程 44
    • 2.2.1 详解GPT-2文本生成过程 44
    • 2.2.2 Greedy Search和Beam Search算法的实现与对比 47
  • 2.3 模型效果评估与调优 51
    • 2.3.1 模型常见评估方法 51
    • 2.3.2 基于困惑度的评估过程 56
  • 2.4 本章小结 60
  • 2.5 思考题 60
• 第 3 章 BERT模型核心实现与预训练 62
  • 3.1 BERT模型的核心实现 62
    • 3.1.1 编码器堆叠 62
    • 3.1.2 BERT的自注意力机制与掩码任务 67
  • 3.2 预训练任务：掩码语言模型（MLM） 71
    • 3.2.1 MLM任务实现过程 71
    • 3.2.2 如何对输入数据进行随机遮掩并预测 72
  • 3.3 BERT模型的微调与分类任务应用 77
  • 3.4 本章小结 81
  • 3.5 思考题 81
• 第 4 章 ViT模型 83
  • 4.1 图像分块与嵌入 83
  • 4.2 ViT模型的核心架构实现 89
    • 4.2.1 ViT模型的基础结构 89
    • 4.2.2 自注意力和多头注意力在图像处理中的应用 91
  • 4.3 训练与评估ViT模型 96
  • 4.4 ViT模型与注意力严格量化分析 100
  • 4.5 本章小结 105
  • 4.6 思考题 105
• 第 5 章 高阶微调策略：Adapter Tuning与P-Tuning 107
  • 5.1 Adapter Tuning的实现 107
  • 5.2 LoRA Tuning实现 111
  • 5.3 Prompt Tuning与P-Tuning的应用 114
    • 5.3.1 Prompt Tuning 114
    • 5.3.2 P-Tuning 117
    • 5.3.3 Prompt Tuning和P-Tuning组合微调 120
    • 5.3.4 长文本情感分类模型的微调与验证 122
  • 5.4 本章小结 125
  • 5.5 思考题 125
• 第 6 章 数据处理与数据增强 127
  • 6.1 数据预处理与清洗 127
    • 6.1.1 文本数据预处理 127
    • 6.1.2 文本数据清洗 130
  • 6.2 文本数据增强 133
    • 6.2.1 同义词替换 133
    • 6.2.2 随机插入 135
    • 6.2.3 其他类型的文本数据增强方法 137
  • 6.3 分词与嵌入层的应用 139
    • 6.3.1 深度理解分词技术 140
    • 6.3.2 嵌入向量的生成与优化 142
    • 6.3.3 文本预处理与数据增强综合案例 144
  • 6.4 本章小结 146
  • 6.5 思考题 147
• 第 7 章 模型性能优化：混合精度训练与分布式训练 148
  • 7.1 混合精度训练的实现 148
  • 7.2 多GPU并行与分布式训练的实现 150
    • 7.2.1 分布式训练流程与常规配置方案 150
    • 7.2.2 Data Parallel方案 152
    • 7.2.3 Model Parallel方案 154
  • 7.3 梯度累积的实现 157
    • 7.3.1 梯度累积初步实现 157
    • 7.3.2 小批量训练中的梯度累积 159
    • 7.3.3 梯度累积处理文本分类任务 161
  • 7.4 本章小结 164
  • 7.5 思考题 165
• 第 8 章 对比学习与对抗训练 166
  • 8.1 对比学习 166
    • 8.1.1 构建正负样本对及损失函数 166
    • 8.1.2 SimCLR的实现与初步应用 171
  • 8.2 基于对比学习的预训练与微调 174
    • 8.2.1 通过对比学习进行自监督预训练 175
    • 8.2.2 对比学习在分类、聚类等任务中的表现 180
  • 8.3 生成式对抗网络的实现与优化 183
  • 8.4 对抗训练在大模型中的应用 188
  • 8.5 本章小结 192
  • 8.6 思考题 192
• 第 9 章 自适应优化器与动态学习率调度 194
  • 9.1 AdamW优化器与LAMB优化器的实现 194
    • 9.1.1 AdamW优化器 194
    • 9.1.2 LAMB优化器 197
  • 9.2 基于梯度累积的优化技巧 200
    • 9.2.1 大批量内存受限环境 200
    • 9.2.2 梯度累积的应用场景和参数调整对训练效果的影响 203
  • 9.3 动态学习率调度 205
    • 9.3.1 线性衰减 205
    • 9.3.2 余弦退火 207
  • 9.4 Warmup与循环学习率调度 209
    • 9.4.1 Warmup策略实现 209
    • 9.4.2 循环学习率调度 211
    • 9.4.3 其他几种常见的动态学习调度器 214
  • 9.5 本章小结 217
  • 9.6 思考题 218
• 第 10 章 模型蒸馏与剪枝 219
  • 10.1 知识蒸馏：教师－学生模型 219
    • 10.1.1 知识蒸馏核心过程 219
    • 10.1.2 教师－学生模型 221
    • 10.1.3 蒸馏损失 224
  • 10.2 知识蒸馏在文本模型中的应用 226
    • 10.2.1 知识蒸馏在文本分类模型中的应用 226
    • 10.2.2 模型蒸馏效率分析 229
    • 10.2.3 文本情感分析任务中的知识蒸馏效率对比 231
  • 10.3 模型剪枝技术 234
    • 10.3.1 权重剪枝 234
    • 10.3.2 结构化剪枝 237
    • 10.3.3 在嵌入式设备上部署手写数字识别模型 240
    • 10.3.4 BERT模型的多头注意力剪枝 243
  • 10.4 本章小结 247
  • 10.5 思考题 248
• 第 11 章 模型训练实战 249
  • 11.1 数据预处理与Tokenization细节 249
    • 11.1.1 大规模文本数据清洗 249
    • 11.1.2 常用分词器的使用 252
  • 11.2 大规模预训练模型的设置与启动 255
  • 11.3 预训练过程中的监控与中间结果保存 258
  • 11.4 训练中断与恢复机制 262
  • 11.5 综合案例：IMDB文本分类训练全流程 265
    • 11.5.1 数据预处理与Tokenization 265
    • 11.5.2 多GPU与分布式训练设置 266
    • 11.5.3 训练过程中的监控与中间结果保存 266
    • 11.5.4 训练中断与恢复 267
    • 11.5.5 测试模型性能 268
  • 11.6 本章小结 269
  • 11.7 思考题 270
• 第 12 章 模型微调实战 271
  • 12.1 微调数据集的选择与准备 271
    • 12.1.1 数据集准备与清洗 271
    • 12.1.2 数据集分割 272
    • 12.1.3 数据增强 272
  • 12.2 层级冻结与部分解冻策略 274
  • 12.3 模型参数调整与优化技巧 276
  • 12.4 微调后的模型评估与推理优化 278
  • 12.5 综合微调应用案例 280
  • 12.6 本章小结 283
  • 12.7 思考题 283