从原理到代码理解语言模型训练和推理，通俗易懂，快速修炼LLM
作者：养生的控制人
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/656758138
今天分享一篇博客，介绍语言模型的训练和推理，通俗易懂且抓住本质核心，强烈推荐阅读。
标题：Language Model Training and Inference: From Concept to Code
作者：CAMERON R. WOLFE
原文：
https://cameronrwolfe.substack.com/p/language-model-training-and-inference
要理解大语言模型（LLM），首先要理解它的本质，无论预训练、微调还是在推理阶段，核心都是next token prediction，也就是以自回归的方式从左到右逐步生成文本。
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什么是token？
token是指文本中的一个词或者子词，给定一句文本，送入语言模型前首先要做的是对原始文本进行tokenize，也就是把一个文本序列拆分为离散的token序列
其中，tokenizer是在无标签的语料上训练得到的一个token数量固定且唯一的分词器，这里的token数量就是大家常说的词表，也就是语言模型知道的所有tokens。
当我们对文本进行分词后，每个token可以对应一个embedding，这也就是语言模型中的embedding层，获得某个token的embedding就类似一个查表的过程
我们知道文本序列是有顺序的，而常见的语言模型都是基于注意力机制的transformer结构，无法自动考虑文本的前后顺序，因此需要手动加上位置编码，也就是每个位置有一个位置embedding，然后和对应位置的token embedding进行相加
在模型训练或推理阶段大家经常会听到上下文长度这个词，它指的是模型训练时接收的token训练的最大长度，如果在训练阶段只学习了一个较短长度的位置embedding，那模型在推理阶段就不能够适用于较长文本（因为它没见过长文本的位置编码）
语言模型的预训练
当我们有了token embedding和位置embedding后，将它们送入一个decoder-only的transofrmer模型，它会在每个token的位置输出一个对应的embedding（可以理解为就像是做了个特征加工）
有了每个token的一个输出embedding后，我们就可以拿它来做next token prediction了，其实就是当作一个分类问题来看待：
首先我们把输出embedding送入一个线性层，输出的维度是词表的大小，就是让预测这个token的下一个token属于词表的“哪一类” 为了将输出概率归一化，需要再进行一个softmax变换 训练时就是最大化这个概率使得它能够预测真实的下一个token 推理时就是从这个概率分布中采样下一个token
训练阶段：因为有causal自注意力的存在，我们可以一次性对一整个句子每个token进行下一个token的预测，并计算所有位置token的loss，因此只需要一forward
推理阶段：以自回归的方式进行预测
每次预测下一个token 将预测的token拼接到当前已经生成的句子上 再基于拼接后的句子进行预测下一个token 不断重复直到结束
其中，在预测下一个token时，每次我们都有一个概率分布用于采样，根据不同场景选择采样策略会略有不同，不然有贪婪策略、核采样、Top-k采样等，另外经常会看到Temperature这个概念，它是用来控制生成的随机性的，温度系数越小越稳定。
代码实现
下面代码来自项目https://github.com/karpathy/nanoGPT/tree/master，同样是一个很好的项目，推荐初学者可以看看。
对于各种基于Transformer的模型，它们都是由很多个Block堆起来的，每个Block主要有两个部分组成：
Multi-headed Causal Self-Attention Feed-forward Neural Network 结构的示意图如下：
看图搭一下单个Block
然后看下一整个GPT的结构
主要就是两个embedding层（token、位置）、多个block、一些额外的dropout和LayerNorm层，以及最后用来预测下一个token的线性层。说破了就是这么简单。
这边还用到了weight tying的技巧，就是最后一层用来分类的线性层的权重和token embedding层的权重共享。
接下来重点来关注一下训练和推理的forward是如何进行的，这能帮助大家更好的理解原理。
首先需要构建token embedding和位置embedding，把它们叠加起来后过一个dropout，然后就可以送入transformer的block中了。
需要注意的是经过transforemr block后出来的tensor的维度跟之前是一样的。拿到每个token位置对应的输出embedding后，就可以通过最后的先行层进行分类，然后用交叉熵损失来进行优化。
再看一下完整的过程，其中只需要将输入左移一个位置就可以作为target了
接下来看推理阶段：
根据当前输入序列进行一次前向传播 利用温度系数对输出概率分布进行调整 通过softmax进行归一化 从概率分布进行采样下一个token 拼接到当前句子并再进入下一轮循环
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