[正版新书]从零构建大模型:算法、训练与微调 梁楠 清华大学出版社 人工智能

《从零构建大模型:算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南，旨在引领读者从基础知识起步，逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型:算法、训练与微调》共12章，涵盖了Transformer模型的基础理论，如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念；并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。同时，也对ViT（视觉Transformer）模型的架构、训练方法，以及高阶微调策略如Adapter Tuning和P-Tuning进行了详尽讲解。此外，还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化（包括混合精度训练和分布式训练）、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度，以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。最后，通过应用案例，展示了模型训练和微调的完整流程，助力读者将理论知识转化为实践技能。

全书注重理论与实践的结合，适合希望系统掌握大模型构建、训练和优化的研发人员、高校学生，也适合对自然语言处理、计算机视觉等领域的大模型开发有兴趣的读者。还可作为培训机构和高校相关课程的教学用书。

人工智能飞速发展的当下，大模型已成为推动行业变革的核心力量。然而，对于许多从业者与爱好者而言，大模型背后的复杂算法、训练及微调过程犹如一座难以逾越的高山。《从零构建大模型：算法、训练与微调》这本书，宛如一位资深向导，引领读者一步步攀登这座高峰，深入探索大模型的奥秘。

《从零构建大模型:算法、训练与微调》从最基础的构建模块入手，以极为清晰且循序渐进的方式，深度解析大模型的核心算法原理与实现细节。开篇第 1 章对 Transformer 模型基本原理的阐述，犹如打下坚实地基。自注意力机制、多头注意力以及位置编码等概念，不再是高高在上的理论，作者通过通俗易懂的讲解，让读者轻松理解这些关键要素如何为大模型的理解奠定基础，为后续深入学习开启大门。

随后，书中通过丰富实例，深入剖析当前主流模型。第 2 章和第 3 章分别聚焦 GPT 与 BERT 架构，详细讲解其在文本生成与分类任务中的应用，使读者清晰地看到这些架构在实际场景中的强大功能与应用价值。第 4 章介绍视觉 Transformer（ViT）的实现，展示其在图像分块、嵌入及量化分析方面的创新，将大模型的应用范围拓展到图像领域，拓宽读者视野。

在大模型优化与微调方面，本书更是不遗余力。第 5 章讲解的 Adapter Tuning、P-Tuning 等微调方法，如同为模型量身定制的精准工具，使其能够灵活适应不同任务需求。而第 6 - 8 章覆盖的数据处理、混合精度与分布式训练、对比学习和对抗训练等技术，则是在有限资源下高效提升模型性能的关键秘籍。第 9 - 10 章专注于优化策略，介绍的 AdamW、LAMB 等自适应优化器和动态学习率调度，以及知识蒸馏与剪枝技术，为解决大模型计算资源难题提供了切实可行的思路，让大模型不再局限于高性能计算环境。

第 11~12章的实战章节堪称本书的精华所在。通过完整案例，详细展示了模型训练和微调的全流程，从数据准备、分层冻结到超参数调节，每一步都清晰呈现。同时，结合丰富的代码示例以及量化与蒸馏等推理优化方法的介绍，使读者能够真正掌握从零搭建大规模模型并在特定任务中灵活应用微调技术的本领。这些内容紧密贴合实际，无论是自然语言处理、图像处理还是语音识别等领域的读者，都能从中获取切实可行的指导。

《从零构建大模型:算法、训练与微调》内容设计以实用为导向，每一章都包含完整的代码示例与详细注释，真正做到了理论与实践的完美结合。通过一系列精心挑选的实战项目，读者不仅能够深入理解大模型的精髓，更能将所学知识运用到实际工作中。无论您是刚刚踏入人工智能领域的新手，还是有一定经验的从业者，《从零构建大模型:算法、训练与微调》都将是您不可多得的宝贵指南。

目    录

引言 1

一、大模型技术的发展历史 1

1. 基于规则和统计学习的早期阶段 1

2. 神经网络与深度学习的崛起 2

3. Transformer的诞生与自注意力机制的崛起 2

4. 预训练模型的兴起：BERT、GPT和T5 2

5. 超大规模模型与多模态应用 3

二、开发环境配置基础 3

1. 硬件配置要求 3

2. 软件依赖与环境搭建 4

3. 常见问题与解决方案 5

第 1 章  Transformer模型基础 6

1.1  Seq2Seq模型 6

1.1.1  编码器－解码器工作原理 7

1.1.2  Seq2Seq结构实现 7

1.2  分词与嵌入层 11

1.2.1  分词器：将文本转换为嵌入向量 11

1.2.2  PyTorch实现嵌入层（将分词后的结果输入模型） 11

1.3  自注意力与多头注意力机制 15

1.3.1  自注意力机制计算过程（QKV矩阵生成和点积运算） 15

1.3.2  多头注意力机制与Transformer 18

1.4  残差连接与层归一化 22

1.4.1  残差连接层的实现 22

1.4.2  层归一化与训练稳定性 25

1.5  位置编码器 28

1.5.1  位置编码的计算与实现 28

1.5.2  位置编码在无序文本数据中的作用 30

1.6  本章小结 35

1.7  思考题 35

第 2 章  GPT模型文本生成核心原理与实现 37

2.1  GPT-2核心模块 37

2.1.1  层堆叠 37

2.1.2  GPT-2中的注意力机制 41

2.2  GPT模型的文本生成过程 44

2.2.1  详解GPT-2文本生成过程 44

2.2.2  Greedy Search和Beam Search算法的实现与对比 47

2.3  模型效果评估与调优 51

2.3.1  模型常见评估方法 51

2.3.2  基于困惑度的评估过程 56

2.4  本章小结 60

2.5  思考题 60

第 3 章  BERT模型核心实现与预训练 62

3.1  BERT模型的核心实现 62

3.1.1  编码器堆叠 62

3.1.2  BERT的自注意力机制与掩码任务 67

3.2  预训练任务：掩码语言模型（MLM） 71

3.2.1  MLM任务实现过程 71

3.2.2  如何对输入数据进行随机遮掩并预测 72

3.3  BERT模型的微调与分类任务应用 77

3.4  本章小结 81

3.5  思考题 81

第 4 章  ViT模型 83

4.1  图像分块与嵌入 83

4.2  ViT模型的核心架构实现 89

4.2.1  ViT模型的基础结构 89

4.2.2  自注意力和多头注意力在图像处理中的应用 91

4.3  训练与评估ViT模型 96

4.4  ViT模型与注意力严格量化分析 100

4.5  本章小结 105

4.6  思考题 105

第 5 章  高阶微调策略：Adapter Tuning与P-Tuning 107

5.1  Adapter Tuning的实现 107

5.2  LoRA Tuning实现 111

5.3  Prompt Tuning与P-Tuning的应用 114

5.3.1  Prompt Tuning 114

5.3.2  P-Tuning 117

5.3.3  Prompt Tuning和P-Tuning组合微调 120

5.3.4  长文本情感分类模型的微调与验证 122

5.4  本章小结 125

5.5  思考题 125

第 6 章  数据处理与数据增强 127

6.1  数据预处理与清洗 127

6.1.1  文本数据预处理 127

6.1.2  文本数据清洗 130

6.2  文本数据增强 133

6.2.1  同义词替换 133

6.2.2  随机插入 135

6.2.3  其他类型的文本数据增强方法 137

6.3  分词与嵌入层的应用 139

6.3.1  深度理解分词技术 140

6.3.2  嵌入向量的生成与优化 142

6.3.3  文本预处理与数据增强综合案例 144

6.4  本章小结 146

6.5  思考题 147

第 7 章  模型性能优化：混合精度训练与分布式训练 148

7.1  混合精度训练的实现 148

7.2  多GPU并行与分布式训练的实现 150

7.2.1  分布式训练流程与常规配置方案 150

7.2.2  Data Parallel方案 152

7.2.3  Model Parallel方案 154

7.3  梯度累积的实现 157

7.3.1  梯度累积初步实现 157

7.3.2  小批量训练中的梯度累积 159

7.3.3  梯度累积处理文本分类任务 161

7.4  本章小结 164

7.5  思考题 165

第 8 章  对比学习与对抗训练 166

8.1  对比学习 166

8.1.1  构建正负样本对及损失函数 166

8.1.2  SimCLR的实现与初步应用 171

8.2  基于对比学习的预训练与微调 174

8.2.1  通过对比学习进行自监督预训练 175

8.2.2  对比学习在分类、聚类等任务中的表现 180

8.3  生成式对抗网络的实现与优化 183

8.4  对抗训练在大模型中的应用 188

8.5  本章小结 192

8.6  思考题 192

第 9 章  自适应优化器与动态学习率调度 194

9.1  AdamW优化器与LAMB优化器的实现 194

9.1.1  AdamW优化器 194

9.1.2  LAMB优化器 197

9.2  基于梯度累积的优化技巧 200

9.2.1  大批量内存受限环境 200

9.2.2  梯度累积的应用场景和参数调整对训练效果的影响 203

9.3  动态学习率调度 205

9.3.1  线性衰减 205

9.3.2  余弦退火 207

9.4  Warmup与循环学习率调度 209

9.4.1  Warmup策略实现 209

9.4.2  循环学习率调度 211

9.4.3  其他几种常见的动态学习调度器 214

9.5  本章小结 217

9.6  思考题 218

第 10 章  模型蒸馏与剪枝 219

10.1  知识蒸馏：教师－学生模型 219

10.1.1  知识蒸馏核心过程 219

10.1.2  教师－学生模型 221

10.1.3  蒸馏损失 224

10.2  知识蒸馏在文本模型中的应用 226

10.2.1  知识蒸馏在文本分类模型中的应用 226

10.2.2  模型蒸馏效率分析 229

10.2.3  文本情感分析任务中的知识蒸馏效率对比 231

10.3  模型剪枝技术 234

10.3.1  权重剪枝 234

10.3.2  结构化剪枝 237

10.3.3  在嵌入式设备上部署手写数字识别模型 240

10.3.4  BERT模型的多头注意力剪枝 243

10.4  本章小结 247

10.5  思考题 248

第 11 章  模型训练实战 249

11.1  数据预处理与Tokenization细节 249

11.1.1  大规模文本数据清洗 249

11.1.2  常用分词器的使用 252

11.2  大规模预训练模型的设置与启动 255

11.3  预训练过程中的监控与中间结果保存 258

11.4  训练中断与恢复机制 262

11.5  综合案例：IMDB文本分类训练全流程 265

11.5.1  数据预处理与Tokenization 265

11.5.2  多GPU与分布式训练设置 266

11.5.3  训练过程中的监控与中间结果保存 266

11.5.4  训练中断与恢复 267

11.5.5  测试模型性能 268

11.6  本章小结 269

11.7  思考题 270

第 12 章  模型微调实战 271

12.1  微调数据集的选择与准备 271

12.1.1  数据集准备与清洗 271

12.1.2  数据集分割 272

12.1.3  数据增强 272

12.2  层级冻结与部分解冻策略 274

12.3  模型参数调整与优化技巧 276

12.4  微调后的模型评估与推理优化 278

12.5  综合微调应用案例 280

12.6  本章小结 283

12.7  思考题 283