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成都企业网站建设模板,汽车网站开发流程,如何学网站建设,住建厅特种作业证全国通用吗一、说在前面训练基座大模型那都是大公司们的事情#xff0c;普通人、普通公司肯定是玩不起的#xff0c;但是作为一个技术人#xff0c;你可以不去做真正的大模型训练#xff0c;但是你还是有必要知道和了解一下一个大模型是如何训练出来的。而GPT_teacher-3.37M-cn 是一个…一、说在前面训练基座大模型那都是大公司们的事情普通人、普通公司肯定是玩不起的但是作为一个技术人你可以不去做真正的大模型训练但是你还是有必要知道和了解一下一个大模型是如何训练出来的。而GPT_teacher-3.37M-cn 是一个很好的示例项目让你可以用一台普通的PC用CPU来训练一个3.37M的中文GPT模型整个训练耗时不到20分钟回答训练集里的问题的效果也还是挺不错的。感兴趣的同学可以用这个项目来练手、实操复现一下“自己动手从0开始训练一个大模型”的完整流程。二、项目概述一个轻量级中文GPT模型项目专为在CPU上快速训练和演示而设计模型参数量3.37M架构4层Transformer解码器特点使用RMSNorm、RoPE位置编码、权重共享等优化技术目标45分钟内在普通CPU上训练出可用的中文问答模型参考训练时长我的笔记本CPU: i7-8850H CPU 2.60GHz16G内存整个训练花了1419.35秒约需要23.65分钟。一台Mac Pro2.6GHz 6核 i7, 16GB内存整个训练1186.8秒约需要19.78分钟。三、完整复现流程介绍完了就让我们来实操整个从0到1的训练吧。先下载代码git clone https://gitee.com/baidumap/GPT_teacher-3.37M-cn1. 环境准备# 进入项目目录 cd g:\oddmeta\oddllm\GPT_teacher-3.37M-cn # 安装依赖 python -m pip install -r requirements.txt依赖项包括pip21.0 # 确保依赖解析能力避免安装失败 torch2.2,2.5 # 锁定 2.x 稳定区间2.5 已完善 NumPy 2.x 支持但暂不冒险 PyYAML6.0,7.0 # 限制在 6.x 稳定系列避开未来 7.x 大版本变更 numpy1.24,2.0 # 核心修复满足原版本要求同时彻底避开 NumPy 2.x 兼容问题 tokenizers0.15,0.25 # 锁定 0.15-0.24 稳定区间Hugging Face 官方推荐 sentencepiece0.1.99,0.2.0 # 限制在 0.1.x 系列避免 0.2.x 重构版本风险2. 构建中文分词器python -m src.build_tokenizer这将使用BPE字节对编码算法训练分词器设置ByteLevel解码器确保中文输出正常保存到tokenizer/tokenizer.json3. 配置文件确认config.yaml包含了所有必要配置我在这里给每个参数加了个说明以便于理解每个参数的意义。model: n_layer: 4 # 模型的Transformer层数决定了模型的深度。这个小模型使用4层平衡了参数量和性能。 n_head: 4 # 注意力头的数量每个头可以学习不同的语义表示。4个注意力头适合小参数量模型。每个头的维度为64256/4。 n_embd: 256 # 嵌入向量的维数决定输入的维度。这个小模型使用256维的嵌入向量。 seq_len: 128 # 序列最大长度模型能处理的最大token数量。设为128是为了在CPU上高效训练。 dropout: 0.0 # 丢弃率用于防止过拟合。决定模型训练时是否进行dropout。这个小模型不使用dropout。 training: batch_size: 16 # 批次大小决定每次训练的样本数量。这个小模型使用16个样本进行训练。 micro_batch: 4 # 实际每次前向传播的批次大小用于梯度累积。微批次大小每个批次进一步分为4个微批次进行训练。这个小模型使用4个微批次。 lr: 0.0003 # 学习率决定模型训练时参数的更新速度。这个小模型使用0.0003的学习率。 weight_decay: 0.01 # 权重衰减一种正则化方法防止模型过拟合。权重衰减决定模型训练时参数的更新大小。这个小模型使用0.01的权重衰减。 max_steps: 2000 # 最大训练步数决定模型训练的轮数。这个小模型使用2000个训练步数。 warmup_steps: 5 # 预热步数决定模型训练时参数的预热数量。这个小模型使用5个预热步数。 eval_interval: 20 # 评估间隔决定模型训练时评估的间隔。这个小模型使用20个训练步数间隔评估模型性能。 save_dir: checkpoints # 模型保存目录。 seed: 42 # 随机数种子决定模型训练时参数的初始化。这个小模型使用42作为随机数种子。 data: train_path: data/train.jsonl # 训练数据路径。 val_path: data/val.jsonl # 验证数据路径。 format: instruct # 数据格式这里使用instruct格式包含prompt和completion字段。 tokenizer: type: hf_tokenizers # 分词器类型这里使用hf_tokenizers即Hugging Face的分词器。 path: tokenizer/tokenizer.json # 分词器路径这里使用tokenizer/tokenizer.json。4. 执行训练python -m src.train5. 测试模型训练完成后根据src/train.py中的代码最终会在config.yaml指定的目录下(checkpoints)生成一个标准的模型以及一个量化的模型分别是:last.ptquantized.pt然后你可以用下面的命令来测试一下训练集位于data/train.jsonl)里的一些问题测试问题1解释RoPE的作用python -m src.infer --prompt 解释RoPE的作用 --ckpt checkpoints/last.pt --temperature 0.0 --show_label测试问题2解释蒸馏水与纯水区别python -m src.infer --prompt 解释蒸馏水与纯水区别 --ckpt checkpoints/last.pt --temperature 0.0 --show_label测试量化模型python -m src.infer --prompt 什么是注意力机制 --ckpt checkpoints/quantized.pt --temperature 0.0 --show_label四、关键技术点解析在这个示例的大模型训练里我们基于Decoder-only的Transformer因果语言模型使用下三角掩码确保每次只关注历史信息这正是GPT系列模型能够生成连贯文本的核心。1. 训练参数说明具体的训练参数我在上面的config.yaml里给每个参数都写了一个注释用于说明每个参数的意义。而总结概括一下这个配置参数的话主要如下模型结构优化使用RMSNorm代替LayerNorm计算更高效采用RoPE相对位置编码避免位置编码长度限制词嵌入与输出层权重共享减少参数量训练优化梯度累积实现大批次效果学习率预热防止训练不稳定仅对答案部分计算损失通过ignore_index-100CPU优化动态量化减小模型体积设置合适的线程数禁用DataLoader多进程2. 关键代码因果掩码与前向传播src/model.py: 95–103RoPE实现src/model.py: 18–31自注意力前向src/model.py: 41–58残差块src/model.py: 81–84五、补充说明1. 仅3.37M参数远达不到scale law这个项目只是一个演示项目教你如何自己动手从0到1来训练一个大模型但是必须要知道的是大模型有个别称是 scale law所以走传统transfomer路线的话注意力是非常吃参数的这么一个参数量其输出完全肯定不会非常好除非你问的就是训练集里的知识。同时在这个项目的训练集位于data/train.jsonl)里你也可以看到虽然有510条训练数据但实际上里面的内容全是Ctrl C Ctrl V出来的真正的prompt和completion就几条。2. 为什么问一些不在训练集里的问题时返回乱七八糟的东西而不是“不知道”大模型的本质是一个词语接龙游戏每出一个字根据概率去预测下一个字是什么。其目标是生成流畅的文本而不是正确的文本它只是在模仿训练集里的文本概率而不是真正的理解内容所以最终的效果完全取决于你给它的训练数据。因此当你去问不在训练集里的问题的时候大模型就只能随便的去猜下一个字可能是什么字而不是直接给你回答一个“不知道”这也是大模型“幻觉”的由来。3. 关于大模型幻觉大模型幻觉主要有四种幻觉类型前后矛盾提示词误解事实性幻觉逻辑错误。幻觉主要有三大成因数据质量问题生成机制缺陷模糊指令。幻觉通常有五种解决方案精准提示词、示例学习、调参、RAG技术、幻觉检测方案并让大模型学会给答案标注“参考文献”溯源。4. 大模型使用对于一个已经训练好的模型在API调用时有几个常用的参数是可以影响大模型给你一个你期望的结果的这几个参数主要是temperature、top-k、top-p以及prompt引导。temperature通常0.1到0.5。温度越低输出越稳定温度越高输出越天马行空也可以说越有创意。top-k10到30。只保留前 k 个选项而如果这 k 个选项里都没有 “有依据的答案”模型就只能输出prompt引导的 “不知道”。top-p0.1到0.4。只保留累计概率 p 的选项。top-p与top-k一起用在top-k中的给出的词汇中进行二次筛选。无依据时这个词集中只会包含 “不知道” 这类标准回复而非编造的低置信词。prompt在 prompt 中明确指令“对于你不知道、没有相关信息的问题直接回答‘不知道’无需额外解释。”祝同学们都能轻松上手大模型一起学习AI一起追赶时代。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”