从零实现精简版大语言模型(LLM)核心架构与训练

1. 项目概述

作为一名长期从事AI技术研发的工程师，我经常被问到："大模型看起来如此复杂，我们真的能从零开始实现一个吗？"今天，我将用最直观的方式，带你一步步构建一个精简版的大型语言模型(LLM)。这个项目不仅适合想了解LLM底层原理的开发者，也适合希望深入AI领域的技术爱好者。

2. 核心组件解析

2.1 Tokenizer实现

Tokenizer是LLM的第一道门户，负责将自然语言转换为模型能理解的数字序列。我们采用主流的BPE(Byte Pair Encoding)算法来实现：

python复制import re
from collections import defaultdict

class BPETokenizer:
    def __init__(self):
        self.vocab = set()
        self.merges = {}
        self.token_to_id = {}
        self.id_to_token = {}
        
    def train(self, text, vocab_size):
        # 初始词汇表为所有字符
        self.vocab = set(text)
        word_counts = defaultdict(int)
        
        # 预处理：添加结束符并统计词频
        words = re.findall(r"\w+|\S", text)
        for word in words:
            word_counts[" ".join(list(word)) + " </w>"] += 1
        
        # 迭代合并最高频字符对
        while len(self.vocab) < vocab_size:
            pairs = defaultdict(int)
            for word, count in word_counts.items():
                symbols = word.split()
                for i in range(len(symbols)-1):
                    pairs[(symbols[i], symbols[i+1])] += count
            
            if not pairs:
                break
                
            # 合并最高频对
            best_pair = max(pairs, key=pairs.get)
            merged = "".join(best_pair)
            self.merges[best_pair] = merged
            self.vocab.add(merged)
            
            # 更新词表
            new_word_counts = defaultdict(int)
            for word, count in word_counts.items():
                new_word = word.replace(" ".join(best_pair), merged)
                new_word_counts[new_word] = count
            word_counts = new_word_counts
        
        # 构建token到id的映射
        self.token_to_id = {token: i for i, token in enumerate(sorted(self.vocab))}
        self.id_to_token = {i: tok