简介

本文详细介绍了构建大模型的关键概念，包括BPE子词分词、嵌入技术及词表构建，并系统阐述了LLM的三步构建法：架构实现与数据准备、预训练基座模型、微调下游任务。重点解析了数据准备流程中的分词、ID化与样本构造，以及向量化过程中的词元嵌入、位置嵌入和合成输入向量的技术原理，为初学者提供了大模型构建的全景式知识框架。

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相关概念

• • Byte Pair Encoding（BPE，字节对编码）：常用的子词分词算法，用于把文本切成更稳定的子词 token，兼顾未登录词处理与词表大小控制。
• • Embedding（嵌入）：把离散对象映射到稠密向量空间的过程或机制。主要目的是把非数值型数据转换成神经网络可处理的数值表示。
• • Embedding model（嵌入模型）：专门将输入（文本/图像/音频/ID 等）映射为稠密向量的模型，用于语义相似度、检索、聚类与下游任务特征输入。

• • 词表（vocabulary）：token ↔ id 的映射表，用于编码（token→id）与解码（id→token），通常包含特殊符号（如 <eos>、[PAD]、[UNK]）。

构建大模型步骤

1. 1. 实现 LLM 的架构并完成数据准备流程。
2. 2. 预训练 LLM，得到基座（基础）模型。
3. 3. 在基座模型上进行微调，使其成为个人助手或文本分类器等下游任务模型。

数据准备流程

1. 1. 分词（Tokenized text）

• • 将原始文本按规则切分为更小的单位（token），如词、子词、字符或标点。

2. 2. ID 化与样本构造

   • 将获得的 token 结合 vocabulary（词表/词汇表）转换为 Token IDs。

• 生成词表：

• 生成 Token ID：

• 

• 构造输入–目标对（input–target pairs）用于训练：

1. 向量化（Embeddings）

2. • Token embeddings（词元嵌入）：把每个 token 的 ID 映射为 d 维稠密向量，表达内容语义。

3. • Positional embeddings（位置嵌入）：为序列中第 i 个位置提供位置信息的向量，弥补自注意力对顺序不敏感的问题。
   eddings（位置嵌入）**：为序列中第 i 个位置提供位置信息的向量，弥补自注意力对顺序不敏感的问题。

4. • 合成输入向量（Input embeddings）：通常为 Token embeddings 与 Positional embeddings 逐元素相加后的结果，输入到模型中。

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