c y o u b y t e s S k i p t o c o n t e n t c y o u b y t e s H o m e L L M 理 论 布 道 师 实 践 先 行 者 p y t h o n 开 源 故 事 会 A b o u t S e a r c h f o r : P y t o r c h 原 理 – 张 量 存 储 及 访 问 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a y 2 8 , 2 0 2 5 P o s t e d i n p y t o r c h 本 文 重 点 探 讨 ， P y t o r c h 中 张 量 在 内 存 中 的 存 储 布 局 以 及 对 应 的 若 干 变 换 操 作 … R e a d M o r e 9 – 训 练 策 略 优 化 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a y 2 1 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M 与 传 统 神 经 网 络 模 型 的 训 练 类 似 ， 大 语 言 模 型 的 通 常 也 会 使 用 批 次 梯 度 下 降 进 行 模 型 参 数 的 训 练 ， 同 时 为 保 证 训 练 的 稳 定 性 和 效 果 ， 还 会 针 对 学 习 率 、 优 化 器 参 数 等 超 参 数 进 行 调 整 。 本 文 就 针 对 这 些 策 略 做 一 篇 小 结 。     … R e a d M o r e 8 – 数 据 集 加 载 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a y 1 4 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M 在 第 6 部 分 ， 模 型 训 练 章 节 ， 代 码 段 6 1 展 示 了 数 据 集 ( D a t a s e t ) 和 数 据 加 载 器 ( D a t a L o a d e r ) 的 配 合 示 例 ， 本 文 详 细 拆 解 一 下 二 者 的 工 作 机 制 ， 下 面 是 代 码 段 6 1 ， 这 里 再 贴 出 来 ， 代 码 段 8 1 。 i m p o r t … R e a d M o r e 7 – 数 据 集 预 处 理 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s A p r i l 2 2 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M 当 大 语 言 模 型 的 基 础 架 构 搭 建 后 ， 如 何 高 效 释 放 其 理 论 潜 能 成 为 新 的 攻 坚 方 向 。 前 几 章 我 们 系 统 剖 析 了 从 零 构 建 大 语 言 模 型 的 核 心 技 术 路 径 — — 这 类 以 T r a n s f o r m e r 为 骨 架 的 深 度 神 经 网 络 ， 最 初 专 攻 自 然 语 言 理 解 与 生 成 ， 如 今 已 加 速 向 多 模 态 形 态 演 进 。 然 而 ， 当 模 型 规 模 突 破 百 亿 参 数 量 级 时 ， 工 程 层 面 的 挑 战 已 跃 升 为 制 约 模 型 效 能 释 放 的 关 键 瓶 颈 。 从 本 章 开 始 ， 我 们 将 深 入 大 模 型 工 业 化 落 地 的 工 程 实 践 ， 工 程 能 力 是 将 学 术 论 文 中 的 S O T A 指 标 转 化 为 产 业 生 产 力 的 关 键 密 钥 ， 这 些 内 容 涉 及 数 据 收 集 与 处 理 、 并 行 策 略 、 计 算 优 化 、 内 存 管 理 、 稳 定 训 练 技 术 、 容 错 机 制 等 内 容 。 … R e a d M o r e 6 – 模 型 训 练 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a r c h 2 1 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M 基 于 上 文 构 建 的 模 型 ， 本 篇 使 用 开 放 数 据 进 行 预 训 练 。 我 们 曾 在 “ 初 识 神 经 网 络 ” 篇 章 给 出 深 度 神 经 网 络 的 训 练 框 架 ， 回 顾 一 下 : … R e a d M o r e 5 – 模 型 骨 架 组 合 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a r c h 2 0 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M 经 过 前 面 几 节 的 介 绍 ， 我 们 已 经 梳 理 了 大 语 言 模 型 的 嵌 入 层 和 T r a n s f o r m e r 块 。 回 忆 一 下 L L M s 架 构 图 ， t r a n s f o r m e r 的 输 出 将 作 为 下 一 个 归 一 化 层 的 输 入 。 … R e a d M o r e 4 – T r a n s f o r m e r 块 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a r c h 1 9 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M 前 文 提 到 ， 原 始 数 据 经 过 嵌 入 层 处 理 后 下 一 步 会 作 为 输 入 给 到 t r a n s f o r m e r 块 。 本 篇 就 详 细 讲 解 一 下 t r a n s f o r m e r … R e a d M o r e 3 – L L M 嵌 入 层 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a r c h 1 7 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M 由 前 文 我 们 知 道 G P T 2 使 用 自 回 归 的 方 式 来 进 行 预 训 练 ， 在 预 训 练 阶 段 ， 模 型 使 用 了 大 量 的 互 联 网 语 料 。 这 些 语 料 会 先 经 过 一 些 预 处 理 ， 具 体 的 ， 见 下 图 蓝 色 框 内 ， 语 料 文 本 ( i n p u t ) 会 被 分 割 成 单 独 的 单 词 或 子 词 标 记 ( t o k e n i z e d t e x t ) ， 单 词 或 者 子 词 标 记 转 换 为 标 记 嵌 入 ( t o k e n … R e a d M o r e 2 – 从 G P T 2 架 构 谈 起 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a r c h 1 2 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M O p e n A I 在 2 0 1 9 年 发 布 了 题 为 《 L a n g u a g e M o d e l s … R e a d M o r e 1 – 初 识 神 经 网 络 , 从 人 类 直 觉 到 机 器 智 慧 P o s t e d b y B y c y o u b y t e s M a r c h 6 , 2 0 2 5 P o s t e d i n L L M 引 言 在 人 类 瞳 孔 的 方 寸 之 间 ， 上 演 着 自 然 界 最 精 妙 的 模 式 识 别 奇 迹 ： 婴 儿 能 在 六 个 月 辨 认 人 脸 ， 艺 术 家 瞬 间 捕 捉 光 影 变 化 ， 这 种 与 生 俱 来 的 视 觉 智 慧 ， 却 让 计 算 机 科 学 家 困 扰 了 半 个 世 纪 — — 如 何 让 冰 冷 硅 晶 理 解 纸 墨 间 的 温 度 ？ … R e a d M o r e P o s t s p a g i n a t i o n 1 2 N e x t p a g e S e a r c h S e a r c h R e c e n t P o s t s P y t o r c h 原 理 – 张 量 存 储 及 访 问 9 – 训 练 策 略 优 化 8 – 数 据 集 加 载 7 – 数 据 集 预 处 理 6 – 模 型 训 练 C o p y r i g h t 2 0 2 5 — c y o u b y t e s . A l l r i g h t s r e s e r v e d . 京 I C P 备 2 0 0 1 7 8 1 6 号 1 S c r o l l t o T o p

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