掌握大模型系列一 - LLMs与Transformer入门

DiPAK KNVDL 2025-09-17 19:13:24

前言

大型语言模型（LLMs）正在重塑我们与技术交互的方式，从对话式人工智能到代码生成、内容创作以及客户服务自动化。这个文章系列旨在从零开始带您逐步了解，从大型语言模型和Transformer的基础概念，到实际代码示例、微调、部署以及模型升级。

在第一部分，我们将：

解释什么是大语言模型（LLMs）以及它们为何重要
用简单的语言解析 Transformer 架构
介绍分词（tokenization）、嵌入（embeddings）、注意力（attention）机制
探索实际应用场景
分享基础代码片段，助你入门

1. 什么是大型语言模型（LLM）？

大型语言模型（LLM）是一种深度学习模型，它通过海量文本数据训练而成，能够理解、生成和处理人类语言。像OpenAI的GPT和Meta的LLaMA这类模型，在以下任务中表现出色：

文本生成与补全
总结摘要
翻译
情感分析
代码生成

大语言模型（LLMs）中的“大”指的是它们数十亿的参数，这些参数使它们能够捕捉语言中的复杂模式。

2. 大语言模型的核心组件

要真正理解大语言模型，你需要掌握三个核心概念：

✅ Tokenization：将文本转换为更小的单元（tokens）。
✅ Embeddings：将 tokens 表示为数值向量。
✅ Attention 机制：使模型能够专注于输入中最相关的部分。

3. 简化的 Transformer 架构

Transformer 架构是几乎所有现代大型语言模型的核心。它由以下部分组成：

Input Embeddings
Positional Encoding 位置编码
Multi-Head Self-Attention Layers
Feed-Forward Neural Networks 前馈神经网络
Output Layer 输出层

关键创新在于自注意力机制 - 模型能够根据不同单词的相关性对其赋予不同权重的能力。

直观总结如下：

1.Input Tokens → 2. Token Embeddings + Positional Encoding → 3. Self Attention + Feed-Forward Layers (Stacked N times) → 4. Output Prediction

Transformer Architecture

这种模块化设计使 Transformer 能够高效扩展，并捕捉文本中的长距离依赖关系。

4. 实践：使用Hugging Face进行分词

让我们从使用 Hugging Face Transformers 对文本进行分词开始：

from transformers import AutoTokenizer

# Load pretrained tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# Sample text
text = "Transformers are changing the world of AI!"

# Tokenize
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

# Convert to input IDs
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")
print(input_ids)

5. 解释 Embeddings

Embeddings 把 tokens 映射为高维向量：

import torch
from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
outputs = model(input_ids)
embeddings = outputs.last_hidden_state
print(embeddings.shape)

之后，embeddings 可以作为输入用于 Transformer 中的更高层。

6. 简述 Self-Attention

注意力计算的简化版本：

import torch
import torch.nn.functional as F

# Random tensors for queries, keys, values
Q = torch.rand(1, 5, 64)
K = torch.rand(1, 5, 64)
V = torch.rand(1, 5, 64)

scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(64.0))
weights = F.softmax(scores, dim=-1)
attention_output = torch.matmul(weights, V)
print(attention_output.shape)

这就是注意力机制背后的核心思想。

7. 大语言模型的实际应用场景

用例场景	描述
Chatbots	客户服务、虚拟助手
Code Generation	人工智能结对编程、代码建议（例如，Copilot）
Summarization	法律、医疗、新闻内容摘要
Translation	高质量的多语言翻译
Text Classification	情感分析、垃圾邮件检测