项目概述
旨在探索从零开始构建大语言模型的完整流程。该项目深入研究了大模型的底层原理和实现方法，包括tokenizer训练、数据处理、模型架构设计等。
技术架构
- 核心语言:
Python - 数据处理:
Python - 模型训练:
Python
核心特性
1. Tokenizer训练
项目完成了tokenizer的训练工作：
- 支持多种分词算法（BPE、Unigram、WordLevel、WordPiece）
- 实现了词源库构建
- 完成了tokenizer逻辑优化
2. 数据处理
项目建立了完善的数据处理流程：
- 数据收集和清洗
- 数据格式标准化
- 训练集/测试集划分
3. 模型架构探索
项目深入研究了多种模型架构：
- Transformer架构
- 预训练代码实现
- 模型参数优化
4. 训练流程
项目设计了完整的模型训练流程：
- 从数据准备到模型训练的全流程
- 模型评估和调优
- 训练过程监控
项目进展
第四季度（10-12月）
- 启动项目研究
- 完成tokenizer训练
- 实现数据处理流程
- 探索模型架构设计
- 开始模型训练实验
使用说明
分词器配置
# 分词器配置示例
class TokenizerConfig:
def __init__(self):
self.algorithms = {
"bpe": BPE(),
"unigram": Unigram(),
"word_level": WordLevel(),
"word_piece": WordPiece()
}
def train(self, data_path: str, algorithm: str = "bpe"):
"""训练分词器"""
pass
数据处理流程
# 数据处理流程示例
class DataProcessor:
def __init__(self):
self.steps = [
"data_collection",
"data_cleaning",
"format_conversion",
"train_test_split"
]
def process(self, raw_data_path: str, output_path: str):
"""处理原始数据"""
pass
模型架构
# 模型架构示例
class TransformerModel:
def __init__(self, config):
self.embedding = EmbeddingLayer(config)
self.encoder = EncoderStack(config)
self.decoder = DecoderStack(config)
self.output = OutputLayer(config)
def forward(self, input_ids):
"""前向传播"""
pass
核心模块
- tokenizer: 分词器模块
- data_processor: 数据处理模块
- model_architecture: 模型架构模块
- trainer: 训练器模块