手把手教你用PyTorch从零训练自己的大模型（上）

文章摘要

本文详细介绍了如何使用PyTorch从零开始构建和训练一个基于Transformer架构的大型语言模型（LLM），专注于英文到马来语的翻译任务。

步骤1：加载数据集

选择Huggingface提供的“Helsinki-NLP/opus-100”数据集，该数据集含有百万级的英文-马来语句对，以及已分割的验证和测试数据。导入必要的库，并在GPU上训练模型。数据集被分割并存储，准备用于训练分词器。

步骤2：创建分词器

采用BPE分词技术创建分词器，生成英马双语的词汇表。通过映射文本中的单词或子词到词汇表中的标记，解决OOV问题，并为后续嵌入表示打下基础。

步骤3：准备数据集和数据加载器

编写类以处理原始数据集并利用分词器对文本进行编码，创建数据加载器来管理编码后的数据，以设定的批次大小迭代处理数据集。

步骤4：输入嵌入和位置编码

处理输入嵌入和位置编码，将标记ID序列转换为嵌入向量，并通过位置编码添加位置信息，以帮助模型理解词序对句子含义的影响。

步骤5：多头注意力块

实现多头自注意力机制，通过Q、K、V权重矩阵学习参数，并进行多头分割、注意力分数计算、Softmax应用，得到不同上下文含义的综合理解。

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