大語言模型（LLM）如 GPT，根據 Transformer 架構，利用多個轉換器塊堆積疊而成。每個轉換器塊包含多頭注意力機制、前饋網路、層次歸一化和殘差連線等核心元件。這些元件共同作用，使模型能有效捕捉長距離依賴關係和上下文資訊。理解這些核心元素對於構建和應用 LLM 至關重要。模型的訓練流程包含資料準備、模型建構、預訓練和微調等階段，並可透過載入預訓練權重加速開發流程。GPT-2 和 GPT-3 主要差異在於模型規模和訓練資料量，GPT-3 引數量更大，訓練資料更豐富，因此效能更強，但也需要更多計算資源。程式碼範例展示了 TransformerBlock 的 Python 實作，其中包含多頭注意力機制和前饋網路，並使用 GELU 作為啟用函式，有助於理解模型的內部運作。
大語言模型的核心結構：GPT的變體
大語言模型（LLM），如GPT（生成式預訓練轉換器），是一種設計用於生成人類般文字的深度神經網路架構。儘管其體積龐大，但模型架構相對簡單，因為許多元件是重複的。圖4.2提供了GPT-like LLM的頂層檢視，強調其主要元件。
我們已經涵蓋了LLM架構的幾個方面，例如輸入標記化和嵌入，以及遮罩多頭注意力模組。現在，我們將實作GPT模型的核心結構，包括其轉換器塊，這些轉換器塊稍後將被訓練用於生成類別似人類的文字。
實作GPT模型的核心結構
在之前的章節中，我們使用較小的嵌入維度以簡化概念和示例，確保它們可以舒適地放置在單一頁面上。現在，我們正在擴大到小型GPT-2模型的大小，具體是指具有124百萬引數的版本，如“Language Models Are Unsupervised Multitask Learners”中所述。雖然最初提到117百萬引數，但這後來被更正。在第6章中，我們將專注於載入預先訓練的權重到我們的實作中，並將其適應於更大的GPT-2模型，分別具有345、762和1,542百萬引數。
在深度學習和LLM（如GPT）的背景下，“引數”一詞指的是模型的可訓練權重。這些權重基本上是模型在訓練過程中為了最小化特定損失函式而調整和最佳化的內部變數。這種最佳化使得模型能夠從訓練資料中學習。
轉換器塊：GPT模型的基礎
轉換器塊是GPT模型的一個基本元件，它允許模型根據輸入序列生成輸出序列。這個過程涉及多頭注意力機制和前饋神經網路層。
實作轉換器塊
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout=0.1):
super(TransformerBlock, self).__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
self.dropout = dropout
# 多頭注意力機制
self.self_attn = nn.MultiHeadAttention(embed_dim, num_heads, dropout=dropout)
# 前饋神經網路層
self.feed_forward = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
def forward(self, x):
# 多頭注意力機制
attn_output = self.self_attn(x, x)
# 前饋神經網路層
ff_output = self.feed_forward(attn_output)
return ff_output
計算引數數量和儲存需求
def calculate_parameters(model):
return sum(p.numel() for p in model.parameters())
def calculate_storage_requirements(model):
return calculate_parameters(model) * 4 # 4 bytes per parameter
人工智慧模型建設流程
在建設一個大語言模型（LLM）的過程中，需要經歷多個階段，每個階段都對模型的效能和適用性有著重要的影響。以下是建設這樣一個模型的主要步驟和關鍵組成部分。
資料準備與取樣
資料準備是模型建設的基礎。這一步驟包括收集、清理和預處理資料，以確保資料的品質和多樣性。取樣是指從大型資料集中選取代表性的子集，用於模型的訓練和測試。這個過程需要謹慎，因為它直接影響到模型的泛化能力和準確性。
注意力機制
注意力機制是一種允許模型關注輸入序列的特定部分的技術，從而能夠更好地理解和處理長序列資料。這在自然語言處理任務中尤其重要，因為它使得模型能夠區分不同部分的重要性，並根據上下文進行更準確的預測。
建設基礎模型
建設基礎模型是LLM建設的第一個階段。在這個階段，模型透過大量的未標記資料進行預訓練，以學習語言的基本結構和模式。這個過程需要大量的計算資源和資料，但它為模型提供了強大的基礎，使得模型能夠理解語言的基本單位和結構。
分類別器和個人助理
在基礎模型建設完成後，下一步是新增分類別器和個人助理模組。分類別器使得模型能夠對輸入進行分類別和標記，而個人助理模組則使得模型能夠根據使用者的需求提供個人化的回應和建議。這些模組需要根據特定的任務和需求進行設計和最佳化。
資料集和指令集
為了使模型能夠學習和適應不同的任務和環境，需要準備多樣化的資料集和指令集。資料集應該包含多種型別的文字資料，而指令集則應該涵蓋不同領域和風格的指令和任務。這使得模型能夠在多種情況下提供準確和有用的回應。
預訓練和微調
預訓練是指使用大型未標記資料集對模型進行初步訓練，以學習語言的基本模式和結構。微調則是指在預訓練的基礎上，使用特定的標記資料對模型進行進一步的最佳化，以提高模型在特定任務上的效能。這兩個階段都是建設一個強大和靈活的LLM的關鍵步驟。
透過這些步驟和組成部分，能夠建設出一個強大且功能豐富的人工智慧模型，該模型不僅能夠理解和生成自然語言，還能夠根據使用者的需求提供個人化的服務和支援。這種模型在各個領域都有廣泛的應用前景，包括但不限於客服、語言翻譯、文字摘要等。
實作大語言模型（LLM）的架構
在深入探討如何從頭開始實作一個GPT模型之前，瞭解整個過程的基本步驟至關重要。這包括訓練、模型評估、載入預訓練權重以及微調。以下是每個步驟的概覽：
- 訓練: 這是大語言模型生命週期中的第一步，涉及使用大量文字資料來訓練模型，以便它能夠學習語言的模式和結構。
- 模型評估: 一旦模型完成訓練，下一步就是評估它的效能，以確保它能夠生成高品質的文字。
- 載入預訓練權重: 對於像GPT這樣的大型模型，載入預先訓練好的權重可以節省大量時間和計算資源。
- 微調: 微調涉及對預訓練模型進行小幅度調整，以適應特定的任務或資料集。
GPT-2與GPT-3的比較
GPT-2和GPT-3都是由OpenAI開發的變體，它們在架構上有很多相似之處，但在規模上有所不同。GPT-2具有15億個引數，而GPT-3則擁有175億個引數，後者是在更大資料集上進行訓練的。雖然GPT-3在效能上可能更強大，但由於其龐大的規模，它需要更多的計算資源來執行。
實作LLM架構的關鍵
實作一個像GPT這樣的大語言模型需要對神經網路層有深入的理解。例如，在一個由48,048 × 2,048維的矩陣（或張量）表示的神經網路層中，每個元素都是一個引數。這樣，一個層就會有4,194,304個引數（48,048 * 2,048）。這些引數的數量對於像GPT-2和GPT-3這樣的大型模型來說是非常重要的，因為它們直接影響著模型的複雜度和表達能力。
輸出層、Tokenized文字和嵌入層
在LLM中，輸出層負責生成文字，通常以tokenized形式呈現，即將文字分解為單個詞彙或子詞彙。嵌入層則將這些token對映到高維空間中的向量，以便模型能夠理解和處理它們。
flowchart TD
A[輸入文字] --> B[Tokenization]
B --> C[嵌入層]
C --> D[神經網路層]
D --> E[輸出層]
E --> F[生成文字]
圖表翻譯：
上述Mermaid圖表描述了大語言模型從輸入文字到生成文字的基本流程。首先，輸入文字被分解為token，然後這些token被嵌入到高維空間中，以便神經網路能夠處理它們。神經網路層負責學習語言模式和結構，最後，輸出層生成最終的文字。
Transformer 架構的核心：自注意力機制
在自然語言處理中，Transformer 模型是一種根據自注意力機制的神經網路架構。它的核心思想是允許模型同時考慮輸入序列中的所有元素之間的相互關係。這種機制使得 Transformer 能夠有效地處理長距離依賴關係和複雜的語法結構。
多頭自注意力機制
多頭自注意力機制（Multi-Head Attention）是 Transformer 中的一個關鍵元件。它允許模型從不同的角度考慮輸入序列中的元素之間的關係。這是透過將輸入序列分成多個頭部（heads），每個頭部都會計算出一個權重矩陣，表示輸入序列中不同元素之間的相似度。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, num_heads, hidden_size):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.hidden_size = hidden_size
self.query_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.key_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.value_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.dropout = nn.Dropout(0.1)
def forward(self, query, key, value):
# 將輸入序列分成多個頭部
batch_size = query.size(0)
seq_len = query.size(1)
query = self.query_linear(query)
key = self.key_linear(key)
value = self.value_linear(value)
# 計算權重矩陣
attention_weights = torch.matmul(query, key.transpose(-1, -2)) / math.sqrt(self.hidden_size)
# 將權重矩陣進行softmax化
attention_weights = F.softmax(attention_weights, dim=-1)
# 將權重矩陣應用於value
output = torch.matmul(attention_weights, value)
# 將輸出進行dropout
output = self.dropout(output)
return output
Transformer塊
Transformer塊（Transformer Block）是Transformer模型中的一個基本單元。它由兩個子層組成：自注意力機制和前向神經網路（Feed Forward Network，FFN）。自注意力機制負責計算輸入序列中不同元素之間的相似度，而前向神經網路則負責對輸入序列進行變換。
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, num_heads, hidden_size):
super(TransformerBlock, self).__init__()
self.self_attention = MultiHeadAttention(num_heads, hidden_size)
self.feed_forward = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, input_seq):
# 自注意力機制
attention_output = self.self_attention(input_seq, input_seq, input_seq)
# 前向神經網路
ff_output = self.feed_forward(attention_output)
return ff_output
GPT模型
GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是一種根據Transformer架構的生成式預訓練模型。它的目的是生成新的文字，一個詞彙一個詞彙地生成。GPT模型由多個Transformer塊組成，每個塊都包含自注意力機制和前向神經網路。
class GPTModel(nn.Module):
def __init__(self, num_heads, hidden_size, num_layers):
super(GPTModel, self).__init__()
self.transformer_blocks = nn.ModuleList([TransformerBlock(num_heads, hidden_size) for _ in range(num_layers)])
def forward(self, input_seq):
output = input_seq
for block in self.transformer_blocks:
output = block(output)
return output
圖表翻譯：
以下是GPT模型的架構圖：
graph LR
A[輸入序列] --> B[嵌入層]
B --> C[Transformer塊 1]
C --> D[Transformer塊 2]
D --> E[輸出層]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style E fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
這個圖表展示了GPT模型的基本架構，包括嵌入層、多個Transformer塊和輸出層。每個Transformer塊都包含自注意力機制和前向神經網路。
實作GPT模型的基礎架構
在實作GPT模型的過程中，我們首先需要定義模型的組態。這包括詞彙表大小、上下文長度、嵌入維度、注意力頭數、層數、dropout率等引數。以下是GPT_CONFIG_124M組態的重寫版本：
GPT_CONFIG_124M = {
"vocab_size": 50257, # 詞彙表大小
"context_length": 1024, # 上下文長度
"emb_dim": 768, # 嵌入維度
"n_heads": 12, # 注意力頭數
"n_layers": 12, # 層數
"drop_rate": 0.1, # dropout率
"qkv_bias": False # Query-Key-Value偏差
}
GPT模型組態解釋
vocab_size: 詞彙表大小，決定了模型可以處理的唯一詞彙數量。context_length: 上下文長度，決定了模型可以處理的最大輸入序列長度。emb_dim: 嵌入維度，決定了每個詞彙的嵌入向量維度。n_heads: 注意力頭數，決定了多頭注意力機制中的頭數。n_layers: 層數，決定了Transformer塊的數量。drop_rate: dropout率，控制了dropout機制的強度，以防止過擬合。qkv_bias: Query-Key-Value偏差，決定了是否在多頭注意力機制中包含偏差向量。
實作DummyGPTModel
接下來，我們實作了一個簡單的GPT模型骨架，稱為DummyGPTModel。這個模型包括嵌入層、位置嵌入層、dropout層和Transformer塊序列。
import torch
import torch.nn as nn
class DummyGPTModel(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.tok_emb = nn.Embedding(cfg["vocab_size"], cfg["emb_dim"])
self.pos_emb = nn.Embedding(cfg["context_length"], cfg["emb_dim"])
self.drop_emb = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])
self.trf_blocks = nn.Sequential(
*[DummyTransformerBlock(cfg) for _ in range(cfg["n_layers"])]
)
DummyTransformerBlock
DummyTransformerBlock是Transformer塊的簡化版本，包括多頭注意力機制和前向神經網路層。然而，在這個例子中，我們沒有提供DummyTransformerBlock的具體實作細節。
flowchart TD
A[輸入] --> B[嵌入層]
B --> C[位置嵌入層]
C --> D[dropout層]
D --> E[Transformer塊序列]
E --> F[輸出]
圖表翻譯：
上述Mermaid圖表展示了DummyGPTModel的基本結構。輸入首先經過嵌入層，然後是位置嵌入層，接著是dropout層，最後經過一系列的Transformer塊。這個過程將輸入轉換為最終的輸出。
Gelu 啟用函式在 Transformer 中的應用
在 Transformer 模型中，啟用函式扮演著非常重要的角色。啟用函式的選擇直接影響著模型的表達能力和訓練效率。其中，GELU（Gaussian Error Linear Units）啟用函式被廣泛應用於各種 Transformer 模型中，包括 BERT、RoBERTa 等。
Gelu 啟用函式的定義
GELU 啟用函式的定義如下：
[ \text{GELU}(x) = x \cdot \Phi(x) ]
其中，(\Phi(x)) 是標準正態分佈的累積分佈函式（CDF）。
Gelu 啟用函式的優點
GELU 啟用函式具有以下優點：
- 非饜和性：GELU 啟用函式在輸入為正時，輸出近似於線性，這使得模型可以學習到更複雜的模式。
- 平滑性：GELU 啟用函式是連續可微的，這使得模型可以更好地最佳化。
- 計算效率：GELU 啟用函式的計算成本相對較低，這使得模型可以更快地訓練和推理。
Gelu 啟用函式在 Transformer 中的應用
在 Transformer 模型中，GELU 啟用函式通常被應用於 self-attention Mechanism 之後的全連線層（Feed Forward Network, FNN）。這樣可以使得模型可以學習到更複雜的模式，並提高模型的表達能力。
以下是 PyTorch 中的一個簡單範例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Gelu(nn.Module):
def __init__(self):
super(Gelu, self).__init__()
def forward(self, x):
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(torch.sqrt(2 / torch.pi) * (x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))))
class TransformerLayer(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout):
super(TransformerLayer, self).__init__()
self.self_attn = nn.MultiHeadAttention(embed_dim, num_heads, dropout)
self.feed_forward = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.gelu = Gelu()
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
x = self.self_attn(x, x)
x = self.feed_forward(x)
x = self.gelu(x)
x = self.dropout(x)
return x
在這個範例中，GELU 啟用函式被應用於 self-attention Mechanism 之後的全連線層中。這樣可以使得模型可以學習到更複雜的模式，並提高模型的表達能力。
Transformer 架構的核心元素
在深度學習中，Transformer 模型是一種非常重要的神經網路架構，尤其是在自然語言處理（NLP）任務中。為了更好地理解 Transformer 的工作原理，我們來看看它的一些核心元素。
1. 前向傳播（Feed Forward）網路
前向傳播網路是 Transformer 中的一個重要元件，它負責處理輸入序列的每個元素，並將其轉換為更高維度的空間，以便於之後的多頭注意力機制進行處理。這個過程涉及到全連線層和啟用函式的使用，以提取輸入序列中的有用特徵。
2. 層次歸一化（Layer Normalization）
層次歸一化是一種正則化技術，用於穩定神經網路的訓練過程。它透過對每個層次的輸出進行歸一化，來減少梯度消失和爆炸的問題，從而提高模型的訓練效率和穩定性。在 Transformer 中，層次歸一化被廣泛應用於各個子層，以確保模型的訓練過程順暢。
3. 多頭注意力機制（Multi-Head Attention）
多頭注意力機制是 Transformer 中的一個創新元件，它允許模型同時考慮輸入序列中不同位置的元素之間的關係。透過將輸入序列分割為多個頭部，每個頭部負責捕捉不同方面的關係，從而實作對輸入序列的全面理解。
4. 殘差連線（Shortcut Connections）
殘差連線是一種技術，用於構建深度神經網路。它透過在網路中新增殘差連線，允許梯度在反向傳播過程中更順暢地流動，從而減少梯度消失的問題，提高模型的訓練效率和表達能力。在 Transformer 中，殘差連線被用於連線不同層次的輸出，實作模型的深度增加而不影響其訓練效率。
5. GPT 骨架模型
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種預訓練的Transformer模型，用於生成任務。它的骨架模型包括多個Transformer塊，每個塊包含多頭注意力機制、前向傳播網路和層次歸一化等元件。透過堆積疊多個這樣的塊，GPT模型可以學習到複雜的語言模式和結構，從而實作高品質的文字生成。
內容解密：
上述內容介紹了Transformer模型中的幾個核心元素，包括前向傳播網路、層次歸一化、多頭注意力機制、殘差連線和GPT骨架模型。這些元素共同構成了Transformer模型的基礎，並使其在NLP任務中具有強大的表達能力和訓練效率。
graph LR
A[輸入序列] -->|前向傳播|> B[全連線層]
B -->|啟用函式|> C[高維度空間]
C -->|多頭注意力|> D[關係捕捉]
D -->|層次歸一化|> E[穩定輸出]
E -->|殘差連線|> F[深度網路]
圖表翻譯：
此圖表示了Transformer模型中資料流動的過程。首先，輸入序列透過前向傳播網路進行處理，然後透過啟用函式將其轉換為高維度空間。接著，多頭注意力機制被用於捕捉不同位置之間的關係。然後，層次歸一化被應用於穩定輸出。最後，殘差連線被用於構建深度網路。這個過程使得Transformer模型能夠有效地學習和表示複雜的語言結構和模式。
從技術架構視角來看，本文深入淺出地剖析了大語言模型（LLM），特別是 GPT 系列的核心結構及其變體。從最初的 Transformer 模組到 GPT 模型的整體架構，文章逐步揭示了模型運作的關鍵機制，包括多頭注意力機制、前饋網路、層次歸一化、殘差連線等。同時，文章也闡明瞭模型訓練、評估、權過載入和微調等關鍵步驟，並比較了不同規模的 GPT 模型（GPT-2 與 GPT-3）的差異，以及 GELU 啟用函式的應用和優勢。然而，文章的程式碼示例偏向於架構的骨架搭建，缺乏更具體的實作細節和訓練流程說明，這對於讀者深入理解模型的實際執行仍有一定挑戰。對於想要進一步探索 LLM 的開發者，建議參考更多關於模型訓練、引數調整和效能最佳化的實戰案例。展望未來，隨著模型規模的持續擴大和訓練資料的指數級增長，LLM 的效能和應用場景將會得到更廣泛的拓展，有望在自然語言理解、生成和互動等領域取得更大的突破。玄貓認為，深入理解 LLM 的底層架構和運作原理，對於掌握未來 AI 技術發展趨勢至關重要。
