LLMs-from-scratch实战案例：代码生成与补全-优快云博客

LLMs-from-scratch实战案例：代码生成与补全

【免费下载链接】LLMs-from-scratch 从零开始逐步指导开发者构建自己的大型语言模型（LLM），旨在提供详细的步骤和原理说明，帮助用户深入理解并实践LLM的开发过程。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/LLMs-from-scratch

你是否还在为理解大型语言模型（LLM）的代码生成原理而烦恼？本文将通过LLMs-from-scratch项目的实战案例，带你从零开始掌握代码生成与补全的核心技术。读完本文，你将能够：使用项目提供的工具构建自己的代码生成模型，理解模型训练与推理的关键步骤，以及通过实际案例掌握代码补全的实现方法。

项目概述

LLMs-from-scratch项目是一个从零开始构建大型语言模型的开源项目，旨在帮助开发者深入理解LLM的内部工作原理。项目结构清晰，包含多个章节和附录，涵盖了从基础概念到高级应用的全部内容。本文将重点介绍如何利用该项目实现代码生成与补全功能。

项目的核心代码位于各个章节的01_main-chapter-code目录下，例如ch05/01_main-chapter-code/包含了GPT模型的训练和生成代码。通过这些代码，我们可以构建一个能够生成和补全代码的小型LLM模型。

环境准备

在开始之前，我们需要先搭建好项目的运行环境。项目提供了详细的安装指南，位于setup/目录下。主要步骤如下：

克隆仓库：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/LLMs-from-scratch
安装依赖：根据setup/02_installing-python-libraries/README.md的说明安装所需的Python库
验证环境：运行setup/02_installing-python-libraries/python_environment_check.py检查环境是否配置正确

代码生成原理

代码生成的核心是利用训练好的语言模型根据输入的上下文预测后续的代码序列。在LLMs-from-scratch项目中，这一功能主要通过ch05/01_main-chapter-code/gpt_generate.py实现。

关键函数解析

generate函数：这是代码生成的核心函数，位于ch05/01_main-chapter-code/gpt_generate.py的第219-259行。它接受一个已训练好的模型、初始输入序列、最大生成 tokens 数等参数，返回生成的 token 序列。

def generate(model, idx, max_new_tokens, context_size, temperature=0.0, top_k=None, eos_id=None):
    # 循环生成新的tokens
    for _ in range(max_new_tokens):
        idx_cond = idx[:, -context_size:]  # 截取最近的context_size个tokens
        with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算，提高推理速度
            logits = model(idx_cond)
        logits = logits[:, -1, :]  # 只关注最后一个时间步的输出
        
        # Top-k采样
        if top_k is not None:
            top_logits, _ = torch.topk(logits, top_k)
            min_val = top_logits[:, -1]
            logits = torch.where(logits < min_val, torch.tensor(float("-inf")).to(logits.device), logits)
        
        # 温度缩放
        if temperature > 0.0:
            logits = logits / temperature
            logits = logits - logits.max(dim=-1, keepdim=True).values  # 数值稳定性处理
            probs = torch.softmax(logits, dim=-1)  # 转换为概率分布
            idx_next = torch.multinomial(probs, num_samples=1)  # 采样下一个token
        else:
            idx_next = torch.argmax(logits, dim=-1, keepdim=True)  # 贪婪采样
        
        if idx_next == eos_id:  # 如果遇到结束符，停止生成
            break
            
        idx = torch.cat((idx, idx_next), dim=1)  # 将新生成的token添加到序列中
    
    return idx

text_to_token_ids和token_ids_to_text函数：这两个函数负责文本与token ids之间的转换，位于ch05/01_main-chapter-code/gpt_generate.py的第22-30行。它们使用tiktoken库进行编码和解码，确保模型输入输出的正确性。

生成过程

代码生成的完整流程如下：

将输入的文本提示转换为token ids
调用generate函数生成新的token ids
将生成的token ids转换回文本格式

这一流程在ch05/01_main-chapter-code/gpt_generate.py的main函数中实现，具体步骤如下：

def main(gpt_config, input_prompt, model_size, device):
    # 下载并加载GPT-2模型
    settings, params = download_and_load_gpt2(model_size=model_size, models_dir="gpt2")
    
    # 初始化模型并加载权重
    gpt = GPTModel(gpt_config)
    load_weights_into_gpt(gpt, params)
    gpt.to(device)
    gpt.eval()
    
    # 初始化tokenizer
    tokenizer = tiktoken.get_encoding("gpt2")
    
    # 生成文本
    token_ids = generate(
        model=gpt,
        idx=text_to_token_ids(input_prompt, tokenizer).to(device),
        max_new_tokens=25,
        context_size=gpt_config["context_length"],
        top_k=50,
        temperature=1.0
    )
    
    # 输出结果
    print("Output text:\n", token_ids_to_text(token_ids, tokenizer))

模型训练

要实现代码生成，我们首先需要训练一个语言模型。项目中提供了完整的训练代码，位于ch05/01_main-chapter-code/gpt_train.py。

训练流程

数据准备：将文本数据分割为训练集和验证集，并创建数据加载器
模型初始化：根据配置创建GPT模型实例
训练循环：迭代训练模型，计算损失并更新参数
模型评估：定期评估模型在验证集上的性能
生成示例：每个epoch结束后生成文本示例，观察模型性能变化

关键训练参数

在ch05/01_main-chapter-code/gpt_train.py的第207-222行，定义了模型的配置和训练参数：

GPT_CONFIG_124M = {
    "vocab_size": 50257,    # 词汇表大小
    "context_length": 256,  # 上下文长度（原为1024，这里缩短以提高训练速度）
    "emb_dim": 768,         # 嵌入维度
    "n_heads": 12,          # 注意力头数
    "n_layers": 12,         # 层数
    "drop_rate": 0.1,       # Dropout率
    "qkv_bias": False       # 是否使用QKV偏置
}

OTHER_SETTINGS = {
    "learning_rate": 5e-4,  # 学习率
    "num_epochs": 10,       # 训练轮数
    "batch_size": 2,        # 批次大小
    "weight_decay": 0.1     # 权重衰减
}

损失计算

模型训练的损失计算通过calc_loss_batch函数实现，位于ch05/01_main-chapter-code/gpt_train.py的第28-32行：

def calc_loss_batch(input_batch, target_batch, model, device):
    input_batch, target_batch = input_batch.to(device), target_batch.to(device)
    logits = model(input_batch)
    loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits.flatten(0, 1), target_batch.flatten())
    return loss

代码补全实战

下面我们将通过一个实际例子来演示如何使用训练好的模型进行代码补全。假设我们有一个不完整的Python函数，希望模型能够补全它。

准备输入

我们的输入提示可以是一个不完整的函数定义：

def calculate_average(numbers):
    """Calculate the average of a list of numbers"""
    total = sum(numbers)
    count = len(numbers)
    # TODO: calculate and return the average

运行生成代码

使用ch05/01_main-chapter-code/gpt_generate.py来生成补全后的代码：

python ch05/01_main-chapter-code/gpt_generate.py --prompt "def calculate_average(numbers):\n    \"\"\"Calculate the average of a list of numbers\"\"\"\n    total = sum(numbers)\n    count = len(numbers)\n    # TODO: calculate and return the average\n    "

预期输出

模型可能会生成如下补全结果：

def calculate_average(numbers):
    """Calculate the average of a list of numbers"""
    total = sum(numbers)
    count = len(numbers)
    # TODO: calculate and return the average
    if count == 0:
        return 0
    return total / count

高级应用：自定义代码生成模型

除了使用预训练模型，我们还可以根据需求自定义和训练代码生成模型。项目的ch05/03_bonus_pretraining_on_gutenberg/目录提供了在古登堡项目数据集上预训练模型的示例代码。

自定义训练数据

要训练一个专门的代码生成模型，我们需要使用代码数据集。可以修改ch05/03_bonus_pretraining_on_gutenberg/prepare_dataset.py来处理代码数据，生成适合训练的文本文件。

调整模型参数

根据代码数据的特点，我们可能需要调整模型参数。例如，代码通常有较长的上下文依赖，可以适当增加context_length参数的值。同时，代码词汇可能与自然语言有所不同，可能需要调整分词器或词汇表大小。

常见问题与解决方案

生成的代码语法错误：这可能是由于模型训练不充分或训练数据不足导致的。可以尝试增加训练轮数，或使用更大的代码数据集进行训练。
生成速度慢：可以通过启用KV缓存来加速生成过程。项目的ch04/03_kv-cache/目录提供了带KV缓存的GPT实现，如ch04/03_kv-cache/gpt_with_kv_cache.py。
显存不足：可以减小批次大小或模型尺寸，或使用模型并行技术。项目的appendix-A/01_main-chapter-code/DDP-script-torchrun.py提供了分布式数据并行训练的示例。

总结与展望

通过本文的介绍，我们了解了如何使用LLMs-from-scratch项目实现代码生成与补全功能。从环境搭建到模型训练，再到实际应用，项目提供了完整的工具和示例代码，帮助我们深入理解LLM的工作原理。

未来，我们可以尝试以下改进方向：

使用更大的代码数据集进行预训练，如GitHub上的开源项目
实现更高级的代码生成技术，如基于语法树的生成
探索代码理解和代码修复等相关任务

希望本文能够帮助你更好地理解和应用大型语言模型进行代码生成。如果你有任何问题或建议，欢迎在项目仓库中提出issue或提交PR。

参考资料

项目官方文档：README.md
GPT模型训练代码：ch05/01_main-chapter-code/gpt_train.py
文本生成代码：ch05/01_main-chapter-code/gpt_generate.py
KV缓存实现：ch04/03_kv-cache/
分布式训练：appendix-A/01_main-chapter-code/

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考