本文系统拆解大语言模型（LLM）的核心概念、技术架构、构建流程及落地价值，深度剖析基于Transformer架构的LLM工作原理，从数据预处理、注意力机制实现，到预训练、微调的全流程拆解，帮读者搞懂LLM“预测下一个单词”的文本生成逻辑，以及如何将通用预训练模型适配到具体业务任务。内容兼顾理论深度与实操指导性，补充了适合新手的技术细节和避坑点，是程序员与AI小白系统入门LLM的必备指南。

LLM构建核心流程：预训练与微调双阶段实操

想要吃透LLM的底层逻辑、规避应用中的局限性，动手参与模型构建是最佳路径。这一过程不仅能理解模型工作机制，更能掌握开源LLM的预训练优化与微调技巧，实现特定领域数据集、业务任务的定制化适配。

LLM的标准化构建流程核心分为预训练（Pretraining）与微调（Fine-tuning）两大阶段。预训练的“Pre”代表模型的初始化学习阶段，此时模型会在海量、多样化的通用文本数据集上训练，搭建起对自然语言的基础理解框架，形成可复用的“基础模型”；微调则是在基础模型之上，用聚焦特定任务或领域的数据集做针对性训练，让模型适配具体场景需求。

LLM 的第一阶段训练被称为预训练，旨在创建一个初始的预训练 LLM，通常称为基础模型。GPT-3 模型是一个典型例子（ChatGPT 中原始模型的前身）。该模型可以完成文本补全，即对用户写了一半的句子进行续写。同时，它还具有有限的少量示例学习能力，这意味着它可以在仅有少量示例的情况下学习执行新任务，而不需要大量的训练数据。

在从大型文本数据集上训练得到预训练的 LLM 后，该 LLM 会学习预测文本中的下一个单词。我们可以在优质的标注数据上对 LLM 进行进一步训练，这个过程称为微调。

微调 LLM 的两个最流行的类别是指令微调和分类任务微调。在指令微调中，标注数据集包含指令和答案对，例如用于翻译文本的查询及其正确翻译。在分类微调中，标注数据集由文本及其对应的类别标签组成，比如与垃圾邮件和非垃圾邮件标签相关的电子邮件。

Transformer 结构

大多数现代 LLM 基于 transformer 架构，这是一种深度神经网络架构，首次在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出，应用于机器翻译的神经网络模型架构。机器翻译的目标是从源语言（Source Language）转换到目标语言（Target Language）。

Transformer 结构完全通过注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列全局依赖的建模。当前几乎全部大语言模型都是基于 Transformer 结构。

基于 Transformer 的编码器和解码器结构如图所示，左侧和右侧分别对应着编码器（Encoder） 和解码器（Decoder）结构。它们均由若干个基本的 Transformer 块（Block）组成（对应着图中的 灰色框）。这里 N× 表示进行了 N 次堆叠。

每个 Transformer 块都接收一个向量序列 作为输入，并输出一个等长的向量序列作为输出 。这里的 和 分别对应着文本序列中的一个词元的表示。而 是当前 Transformer 块对输入 进一步整合其上下文语义后对应的输出。在从输入 到输出 的语义抽象过程中，主要涉及到如下几个模块：

• 注意力层：使用多头注意力（Multi-Head Attention）机制整合上下文语义，它使得序列中任意两个单词之间的依赖关系可以直接被建模而不基于传统的循环结构，从而更好地解决文本的长程依赖。
• 位置感知前馈层（Position-wise FFN）：通过全连接层对输入文本序列中的每个单词表示进行更复杂的变换。
• 残差连接：对应图中的 Add 部分。它是一条分别作用在上述两个子层当中的直连通路，被用于连接它们的输入与输出。从而使得信息流动更加高效，有利于模型的优化。
• 层归一化：对应图中的 Norm 部分。作用于上述两个子层的输出表示序列中，对表示序列进行层归一化操作，同样起到稳定优化的作用

文本生成

LLM 的本质是深度学习网络，我们将其看成是一个大型的深度学习神经网络。它是一个经过训练可一预测文本中下一个单词生成的模型。 下图展示了 LLM 学习一次预测一个单词（现实中的数据会比活这个大的多）。

1. LLMs 是大模型所接收的输入，大模型学习的就是预测下一个单词的输出。
2. LLMs 右侧的全部内容是对大模型隐藏的。
3. 我们输入 LLMs，大模型预测下一个输出的单词是 learn。

下图展示了每一个词的生成过程：

当我们一次输入一个单词，句子，文本会非常低效，通常会采用批处理的方式来提高效率，将多个训练输入组合成一个批次，这些批次必须具有相同的长度，他们是通过张量来实现的。我们将他们视为一个矩阵，保证矩阵中的每一行和每一列之间的元素个数相同。举例展示如下，一行有四个单词。

LLM 如何生成一个多词输出

ChatGPT 一次性输出所有内容，这是怎么运作的？如果我们一次只输入一个单词 “This” 输入到 LLM 中，他的输出 “This is”。所以这里也是仅生成一个词。

但是当我们将这次预测模型的输出，作为下一次模型的输入，直到我们输入一个特殊的标记，表示文本结束，则停止该过程。在生成过程中，也可以指定输入系统的 token 上限，达到这个限制后自动停止。

tokenization (分词器)

如果我们这里有一些输入文本，那么内部发生的事情是，这个输入文本会被分词。上述的分词是一个非常简单的分词过程，基于空格分词。然后通过 token 得到对应的 tokenId。

分词器是大模型训练的 “前置处理器”，它通过合理拆分文本、控制词汇规模、统一格式，将原始语言转化为模型可学习的单元，直接影响模型对语言规律的捕捉能力和训练效率。一个设计优良的分词器（如 GPT 的 Byte-level BPE、中文的 Jieba 或 THULAC）是大模型性能的重要基础。

在大模型训练过程中，分词器（Tokenizer）是连接原始文本与模型的 “桥梁”，其核心作用是将人类可理解的自然语言转化为模型能处理的离散单元（tokens），为后续的模型训练和推理奠定基础，作用如下：

将连续文本转化为离散单元，适配模型输入格式

自然语言是连续的字符流（如一句话、一篇文章），而模型的神经网络只能处理结构化的离散数据（如固定长度的向量）。分词器通过将文本拆分为 tokens（可以是单词、子词、字符等），把连续文本转化为离散的序列，让模型能够按 “单元” 进行学习和计算。

控制词汇表规模，平衡模型效率与表达能力

语言中存在海量词汇（如英文有上百万单词，中文词汇量也极为庞大），若直接以完整单词作为处理单元，词汇表会过大，导致模型参数激增、训练成本过高。

分词器通过子词拆分（如 BPE 算法，字节对编码）解决这一问题：

• 高频词（如 “the”“的”）会被保留为完整 token；
• 低频词或生僻词（如 “unhappiness”“人工智能化”）会被拆分为更基础的子词（如 “un-”“happi”“ness”“人工”“智能”“化”）。

这种方式既能减少词汇表大小（通常控制在几万到几十万），又能让模型通过子词组合覆盖几乎所有可能的词汇（包括未见过的新词），平衡了模型效率和语言表达能力。

统一输入格式，确保训练数据一致性

不同文本可能存在格式差异（如大小写、标点、缩写：“U.S.A” 和 “USA”，“don’t” 和 “do not”），分词器会通过预处理（如大小写转换、特殊符号处理）将其标准化，避免模型因格式不一致而学习无效规律。

为嵌入层（Embedding）提供输入单元

模型的嵌入层需要将离散的 tokens 转化为连续的向量（嵌入向量），而分词器输出的 tokens 正是嵌入层的直接输入。每个 token 会对应一个唯一的向量，其向量值会在训练中不断优化，最终实现 “语义相近的 token 向量相似”（如 “猫” 和 “狗” 的向量距离比 “猫” 和 “汽车” 更近）。

构建大语言模型

BUILDING

首先，我们将学习基本的数据预处理步骤，并编写 LLM 核心的注意力机制代码。这个阶段主要完成如下工作：

Data preparation（数据准备）

数据准备是对原始数据进行清洗、转换和结构化的过程，目的是将 “原始数据” 转化为模型可理解和处理的 “有效输入”。核心步骤包括：

a. 数据收集与筛选

b. 数据清洗

c. 数据转换与特征工程

d. 数据划分

Sampling（数据采样）

数据采样是从处理后的数据集（通常是训练集）中选择部分样本用于模型训练的过程，核心目的是：

• 解决数据分布不平衡问题（如分类任务中某一类样本占比过高，导致模型偏向多数类）；
• 控制训练样本量，平衡训练效率和模型性能；
• 增强模型对 “少数类” 或 “关键场景” 的学习能力。

Attention mechanism

注意力机制是一种模拟人类注意力分配的核心技术，旨在让模型在处理输入数据时，自动聚焦于与当前任务最相关的部分，忽略无关或次要信息。它广泛应用于自然语言处理（如 Transformer 模型）、计算机视觉（如视觉 Transformer）等领域，极大提升了模型对长序列、复杂结构数据的处理能力。

注意力机制的训练过程，本质是让模型通过数据学习 “如何分配注意力权重”。

LLM architecture

大语言模型（LLM）的构建过程中，这以步骤是决定模型 “骨架” 和 “工作方式” 的核心设计，其作用贯穿模型从数据处理到输出预测的全流程，直接影响模型的性能、效率和适用场景。

上图中蓝颜色方框圈出来来的部分就是 transformer 中的 Encoder 部分。

PRETRAINING

接下来，在第二阶段是预训练阶段，预训练一个类似 GPT 的 LLM，能够生成新的文本。同时，我们还会介绍评估 LLM 的基本原理，这对开发强大的 NLP（自然语言处理）系统至关重要。

请注意，从头开始预训练一个 LLM 是一项庞大的工程，对于类似 GPT 的模型，计算成本可能高达数千到数百万美元。因此，第二阶段的重点是进行教学目的的训练，使用小型数据集。

Pretraining

预训练本质上就是 创建所谓的基础模型。

Training loop

Training Loop（训练循环） 是模型从数据中学习规律的核心过程。它通过反复迭代处理数据、计算预测误差、调整模型参数，逐步优化模型性能，直到达到预设的训练目标（如误差足够小或迭代次数结束）。

单次的流程

一个完整的训练循环会重复多个 Epoch（轮次），每轮会遍历一次完整的训练集步骤

1. 数据加载与预处理

• 从训练集中按 Batch Size 读取一批数据（如每次读取 32 张图片或 32 条文本），称为一个 Batch。

• 对数据进行预处理（如归一化、token 化、数据增强等），转化为模型可输入的格式（如张量）。

2. 前向传播（Forward Pass）

• 将预处理后的 Batch 输入模型，模型通过多层计算（如神经网络的卷积、全连接层）生成预测结果（Predictions）。

3. 计算损失（Loss Calculation）

• 用损失函数对比模型的预测结果与真实标签，得到损失值（Loss Value）。

• 损失值越高，说明模型当前的预测误差越大，需要进一步优化。

4. 反向传播（Backward Pass）

• 根据损失值，通过链式法则计算模型参数对损失的梯度（Gradient），即参数的微小变化会如何影响损失值（导数）。

5. 参数更新（Parameter Update）

• 优化器根据梯度和预设的学习率，调整模型的参数（权重、偏置），以降低损失：

  a.  例如，SGD 的更新公式为：参数 = 参数 - 学习率 × 梯度。
  
  b. 学习率控制更新幅度：过大会导致参数震荡，过小则训练速度慢。
  

6. 清空梯度（Gradient Zeroing）

• 由于反向传播会累积梯度（默认情况下，PyTorch、TensorFlow 等框架会累加梯度），每处理完一个 Batch 后，需要手动清空梯度，避免影响下一个 Batch 的计算。

Model evaluation

是训练过程中及训练完成后，通过一系列指标和方法对模型性能进行系统性检测的过程。其核心目标是判断模型的有效性、泛化能力和实用性，为模型优化、选择或部署提供依据。

模型评估不是简单计算几个指标，而是通过多维度指标、多样化数据和科学方法，全面判断模型的实际价值。其核心是回答：“模型能否在真实场景中可靠地解决问题？” 只有经过严格评估的模型，才能放心部署到实际应用中（如医疗诊断、自动驾驶等关键领域）。

Load pretrained weights

将一个已经在大规模数据集上训练好的模型的参数（即 “权重”）加载到新模型中的操作。目的是为了加速训练，降低计算成本。加载这些权重后，新模型无需从 “随机初始化” 开始学习，而是可以在已有知识的基础上快速优化，大幅减少训练所需的迭代次数和计算资源。

当前很多的模型都不是从头开始训练的，而是在别人训练好的基础模型上进行微调。

加载预训练权重的核心是复用已有模型的知识，通过迁移学习实现 “高效训练、高性能模型、小数据场景适配” 三大目标。

这一方法已成为现代深度学习的标准实践，尤其在计算机视觉、自然语言处理等领域被广泛应用（例如几乎所有实用的图像识别、大语言模型都依赖预训练权重）。

FINETUNING

最后，在第三阶段，我们将使用一个预训练好的 LLM，对其进行微调，使其能够执行指令，例如回答查询或进行文本分类——这些是在许多现实世界应用和研究中最常见的任务。

Fine-tuning 的核心作用

简单来说，微调的目的是将预训练模型学到的通用知识，迁移并适配到具体的下游任务中，解决以下关键问题：

1. 解决小数据集的训练难题 预训练模型（如 BERT、ResNet、GPT 等）通常在海量通用数据（如互联网文本、百万级图像）上训练，已经掌握了数据中的底层规律（例如语言的语法语义、图像的边缘纹理）。但实际应用中，很多下游任务（如 “医学报告分类”“特定场景的人脸识别”）的数据量较小，若从零开始训练模型，容易过拟合（模型 “死记硬背” 训练数据，泛化能力差）。 微调则让模型在已有知识的基础上，用少量任务数据 “针对性学习”，既能保留通用能力，又能快速适应新任务，大幅提升小数据场景下的模型性能。
2. 加速模型训练，降低成本 训练一个大型模型（如大语言模型、复杂图像模型）需要消耗巨大的计算资源（如数千 GPU 小时）。微调无需重复训练整个模型，只需在预训练权重的基础上，用目标任务数据调整部分参数，训练时间和成本可降低数倍甚至数十倍。
3. 提升特定任务的性能上限 预训练模型的 “通用知识” 是下游任务的基础。例如：

• 用在通用文本上预训练的 BERT 微调 “法律文书检索” 任务，模型已理解语言逻辑，只需学习法律术语的特殊含义，性能远超从零训练的模型。

• 用在 ImageNet 上预训练的 ViT（视觉 Transformer）微调 “农作物病虫害识别”，模型已能提取图像的关键特征，只需专注学习病虫害的特有形态，效果更 优。

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