当我们谈论大语言模型(LLM)时,可能会让人觉得高深莫测,仿佛只有专家才能涉足。然而,事实并非如此。

一、从零构建大语言模型

我在 GitHub 上看到了一个特别牛逼的项目,地址在此:
https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

目前 star 25K!而且Sebastian Raschka大神还出书了!!!
在这里插入图片描述

Sebastian Raschka 是一位在机器学习和数据科学领域非常知名的专家。他目前是人工智能领域的教授,同时也是一位在业界颇有影响力的开发者和教育者。

有需要这本《从零构建大语言模型》书籍PDF文档,可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码,免费领取【保证100%免费】

今天,我就来和你聊聊如何在短短三小时内,从零开始构建一个属于你自己的大语言模型。别担心,这不是什么遥不可及的任务,按照项目中的文章章节,你一步步走过来,跟搭积木一样简单。然后不要担心,代码都是只可可用的。还有不需要机器有 GPU,如果有的话更加好,代码会自动识别,抓住这次机会,这也许是离你自己构建一个大模型最近的一次体验机会。

二、你和AI的距离,其实没那么远

也许你已经听过很多关于大语言模型的神话,比如“训练一个大语言模型需要海量的数据和昂贵的算力”之类的传闻。作为一个开发者,你可能会想,这种事情是不是太遥远了?我想告诉你,其实并没有那么复杂。就像你第一次学写代码一样,构建大语言模型的过程,也是可以一步步来,慢慢积累的。今天,我们就从最基础的代码开始,一步步搭建出一个属于你的大语言模型。

1、从基础概念开始——了解大语言模型的工作原理

在开始写代码之前,咱们先得弄明白什么是大语言模型。简单来说,大语言模型就是通过大量的文本数据来“训练”一个模型,让它能够理解和生成自然语言。这个模型的核心就是所谓的“神经网络”,它通过学习大量的语料库,不断调整内部参数,最终能输出比较靠谱的文本内容

如果你把大语言模型比作一个刚开始学说话的孩子,那些庞大的文本数据就是教科书。通过不断“阅读”,孩子逐渐掌握了如何说话,并且还能在不同的情境下说出合适的话。这就是大语言模型的基本原理。

2、逐步搭建——从简单到复杂的构建过程

现在,你可能会问:“知道了原理,我怎么开始开车呢?”其实,就像我们学任何新东西一样,最好的方法就是从简单的开始。你不需要一上来就构建一个和GPT-4一样复杂的模型。我们可以从一个简单的、只有几层的神经网络开始,慢慢增加复杂度。

比如说,最基础的代码可能就是这样:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = SimpleNN()

当然GitHub 中的项目中不是这么简单,这里为了尽可能简单的解释而已!OK,这是一个非常简单的神经网络结构,它有两层全连接层,用于处理输入和输出。虽然看起来简单,但这就是大部分神经网络的基本构成。随着你对模型理解的深入,你可以在这个基础上添加更多层、调整参数,使模型变得更强大。

3、数据的力量——如何选择和处理训练数据

有了模型结构,接下来我们需要“喂”模型数据,让它“学会”我们想要的技能。数据的选择和处理非常重要,因为模型的表现好坏,往往取决于你给它的“食物”——也就是训练数据。

在选择数据时,你可以从公开的文本数据集开始,比如Wikipedia的文章、新闻报道或者技术文档。这些数据可以让模型学习到广泛的语言知识。不过,数据并不是越多越好,我们还需要对数据进行清洗,去掉那些无意义或者噪声太多的内容,这样模型才能更高效地学习。

数据处理的代码可能会长这样:

import re

def clean_text(text):
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    return text.lower()

cleaned_text = clean_text("Hello World! This is an example text.")

这里我们做了一些简单的文本清洗操作,比如去掉多余的空格和标点符号,并将所有字符转换为小写。这些小操作能显著提高训练效果。

4、迭代和优化——如何不断改进你的模型

训练模型是一个不断迭代的过程。就像写代码调试一样,你需要通过多次实验,找出最适合你任务的模型架构和参数设置。这个过程中,你会遇到很多问题,比如模型过拟合、训练时间过长等等。但这些都不是问题,解决的过程反而会让你对模型理解得更深。

举个例子,如果你发现模型在训练数据上表现很好,但在新数据上表现糟糕,这可能是因为模型过拟合了。解决这个问题的方法有很多,比如使用正则化技术,或者增加训练数据的多样性。

优化模型的代码示例:

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = loss_fn(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

通过调整学习率(lr)、优化器的选择以及损失函数的定义,你可以不断改进模型的性能。

额外思考

构建大语言模型听起来可能很复杂,但只要你从基础开始,一步步来,你一定能成功。通过理解基本原理、逐步搭建模型、选择和处理数据、以及不断优化迭代,你就能在短短三小时内完成一个基础的大语言模型构建。下次,当别人提起大语言模型时,你可以自信地告诉他们:“自己做一个,好像也并不是什么难事!”,然后做出来效果不 OK,在补一句,“又不是不能用!”


三、最后分享

学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括:AI大模型全套学习路线图(从入门到实战)、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等,资料免费分享

在这里插入图片描述

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图方向不对,努力白费

这里,我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。
在这里插入图片描述

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

在这里插入图片描述

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

在这里插入图片描述

4. 2024行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

在这里插入图片描述

5. 大模型项目实战

学以致用 ,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

在这里插入图片描述

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。

在这里插入图片描述

全套的AI大模型学习资源已经整理打包,有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码,免费领取【保证100%免费

在这里插入图片描述

Logo

NVIDIA官方入驻,分享最新的官方资源以及活动/会议信息,精选收录AI相关技术内容,欢迎大家加入社区并参与讨论。

更多推荐